Ю.В. КУРНОСОВ П.Ю. КОНОТОПОВ
АНАЛИТИКА
МЕТОДОЛОГИЯ, ТЕХНОЛОГИЯ И
ОРГАНИЗАЦИЯ
ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ
РАБОТЫ
~ 2004 ~
2
Рецензенты:
Доктор экономических наук, профессор Прохожев А.А.
Доктор технических наук Шмонин В.А.
Кандидат юридических наук Ведяев Ю.А.
Курносов Ю.В., Конотопов П.Ю.
АНАЛИТИКА:
методология,
технология
и
организация
информационно-аналитической работы. — Москва: Издательство «Русаки»,
2004 г. — 550 с.
В книге рассматривается широкий спектр вопросов, связанных с
методологией, организацией и технологиями информационно-аналитической
работы (безотносительно к области деятельности). Книга содержит и разделы,
непосредственно посвященные методам и приемам эффективной организации
мыслительной деятельности (как учебной, так и профессиональной), и разделы,
затрагивающие вопросы, связанные с разработкой технологического
инструментария информационно-аналитической работы.
Раскрыта сущность интеллектуальных технологий. Определена роль
ряда научных дисциплин, прежде всего философии, социологии, логики,
математики, экономической науки, информатики, управленческой науки,
психологии и др. в формировании современной русской аналитической школы.
Показаны возможности использования методик и моделей системного анализа
для исследования социально-политических и экономических процессов,
прогнозирования и организации эффективного функционирования систем
управления предприятиями и учреждениями на принципах развития,
совершенствования процессов принятия управленческих решений.
Для специалистов, занятых в сфере информационно-аналитического
обеспечения управленческой деятельности, руководителей информационноаналитических центров и подразделений, сотрудников СМИ и PR-центров,
научных работников, аспирантов и студентов.
Издано при участии Фонда «Антитеррор» (Зайцев В.Н., Бекбулатов
В.Ш.).
ISBN 5-93347-151-8
© Курносов Ю.В., Конотопов П.Ю., 2004.
3
С сердечной благодарностью авторы выражают свое уважение и
признательность друзьям и соратникам, оказавшим неоценимую моральную
и идейную поддержку в работе над книгой Ахмадову Султану Хумидовичу
Демину Игорю Львовичу
Козанову Тимуру Алексеевичу
Лебедеву Анатолию Евгеньевичу
Сибаеву Денису Вагаповичу
Синеок Николаю Васильевичу
Мельниковой Елене Николаевне
Сибаеву Денису Вагаповичу
Шияну Анатолию Антоновичу
4
ОГЛАВЛЕНИЕ
К ЧИТАТЕЛЮ
ВВЕДЕНИЕ
7
10
Глава I СУЩНОСТЬ, СТРУКТУРА И ЗАДАЧИ АНАЛИТИКИ
1
ПОНЯТИЕ И СУЩНОСТЬ АНАЛИТИКИ
2
СТРУКТУРА, ЗАДАЧИ И МЕСТО АНАЛИТИКИ В СОВРЕМЕННЫХ
26
26
41
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ
3
АНАЛИТИКА КАК СРЕДСТВО ДОБЫВАНИЯ ЗНАНИЙ
4
ПОНЯТИЙНЫЙ АППАРАТ АНАЛИТИКИ
50
57
Глава II МЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
1
ОСНОВНЫЕ МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
1.1 Философия, логика, семиотика
1.2 Естественнонаучные концепции
1.3 Кибернетика и системный анализ
1.4 Гуманитарные науки
1.5 Теоретические основы системного анализа как методологического
ядра аналитики
2
МЕТОДЫ
ФОРМАЛИЗАЦИИ
ПРЕДМЕТНОЙ
ОБЛАСТИ
И
63
65
67
80
93
113
124
134
МОДЕЛИРОВАНИЕ
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
2.7
2.8
3
3.1
3.2
3.3
Понятие сложной системы
Моделирование как метод познания
Вербальные или понятийные модели
Логико-лингвистические и семиотические модели и представления
Логические модели
Статистические, теоретико-вероятностные модели
Аналитические модели
Имитационные модели
АНАЛИТИКА КАК ИНТЕРФЕЙС МЕЖДУ ТЕОРИЕЙ И ПРАКТИКОЙ
Методы активизации мышления
Методы структурирования информации
Методы обработки и анализа числовых данных
Глава III ПРИНЦИПЫ ОРГАНИЗАЦИИ АНАЛИТИЧЕСКОЙ
ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
1
СИТУАЦИЯ В РОССИИ, ПРОБЛЕМЫ И ЗАДАЧИ ИНФОРМАЦИОННОАНАЛИТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
2
ЗАДАЧИ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО
ОБЕСПЕЧЕНИЯ
3
СУБЪЕКТ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ РАБОТЫ
135
138
155
158
164
169
172
173
175
176
183
202
213
214
222
225
5
3.1 Противоречия в сфере организации ИАР
3.2 Организационные формы субъектов ИАР
3.3 Серединный путь?
3.4 Системы, управляемые потоком событий
4
ЦЕЛЕПОЛАГАНИЕ В ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ
4.1 Базовые утверждения и определения
4.2 Модель иерархии целей
5
МЕТОДИКИ СОЦИАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ А.ШИЯНА
5.1 Теоретические основы социальных технологий
5.2 Человек (эксперт-аналитик) как двухкомпонентный абстрактный
информационный автомат
6
ТРЕБОВАНИЯ
К
ОРГАНИЗАЦИИ
ИНФОРМАЦИОННОАНАЛИТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
7
РАЗРАБОТКА ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ АНАЛИТИЧЕСКОГО
ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ
Глава IV АНАЛИТИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ
1
ПРОТИВОРЕЧИЯ В СФЕРЕ РАЗВИТИЯ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ И
ИНФОРМАТИЗАЦИИ ИАР
2
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ЦИКЛ ИАР
3
ПЕРВИЧНАЯ ОБРАБОТКА ИМЕЮЩИХСЯ ДАННЫХ И АНАЛИЗ
МОДЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ
4
ПОИСК, ОТБОР И ЭКСПРЕСС-АНАЛИЗ ДАННЫХ
5
РАБОТА С ИСТОЧНИКАМИ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ
5.1
5.2
5.3
5.4
5.5
6
6.1
6.2
6.3
7
8
Неструктурированные текстовые данные
Структурированные текстовые данные
Взаимные преобразования различных типов данных
Анализ информативности источников
Проблема активной фильтрации сообщений
АНАЛИТИЧЕСКИЙ РЕЖИМ ПОТРЕБЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ
Акт коммуникации и ошибки интерпретации
Управление элементами модели мира
Режимы восприятия информации
АТРИБУЦИЯ СООБЩЕНИЙ
ВЫЯВЛЕНИЕ
НЕПОЛНОТЫ,
ПРОТИВОРЕЧИВОСТИ
И
229
234
239
247
251
258
262
266
268
272
283
289
300
303
305
308
310
311
315
320
322
324
326
329
334
337
343
347
353
НЕДОСТОВЕРНОСТИ ИНФОРМАЦИИ
8.1
8.2
9
9.1
9.2
9.3
Логико-лингвистические средства анализа достоверности
Нетекстовые модели как инструмент верификации данных
СРЕДСТВА АВТОМАТИЗАЦИИ ИАР
Средства сбора информации
Средства хранения данных
Экспертные системы
355
362
364
366
370
384
6
9.4 Системы искусственного интеллекта и интеллектуального анализа
данных
9.5 Средства структурирования и визуализации данных. Электронные
помощники аналитика
9.6 Системы гибридного интеллекта
9.7 Средства снижения размерности массива измерений
9.8 Инструментальные средства представления и доведения
результатов ИАР
386
394
398
405
408
Глава V АНАЛИТИКА КАК ВЗВЕШЕННЫЙ ПОДХОД К
РАЗРАБОТКЕ
И
ОЦЕНИВАНИЮ
УПРАВЛЕНЧЕСКИХ
РЕШЕНИЙ
1
ПРОБЛЕМА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
2
РАЗРАБОТКА И АНАЛИЗ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
2.1 Образование, карьера и лицо, принимающее решение
2.2 Концептуализация проблемы
2.3 Оценивание эффективности
2.4 Технологии прогнозирования
3 МЕТОДИКА ВЫЯВЛЕНИЯ НЕФОРМАЛЬНЫХ УПРАВЛЯЮЩИХ
СТРУКТУР (ЦЕНТРОВ СИЛ) В РЕГИОНАХ РОССИИ
3.1 Проблемы и противоречия в регионах России как следствие борьбы
центров сил
3.2 Введение в концептуальную систему
3.3 Методики проведения исследований
3.4 Экспертная система социально-экономического мониторинга,
основанная на концепции центров сил
3.5 Показатели и алгоритмы выявления центров сил
417
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
503
507
ПРИЛОЖЕНИЯ:
1
Организация
процесса
комплексного
перспективного
моделирования на примере плана USAF-2025
2 Примеры применения методик социальных технологий
3 Пример аналитического разбора сообщения
4 Глоссарий аналитики
5 Список сокращений
515
515
418
422
422
428
435
445
463
467
474
481
487
499
525
528
544
549
7
К ЧИТАТЕЛЮ
Люди всегда будут больше любить книги, которые их волнуют, чем
книги, которые их образовывают. Любителей детективов и романтических
историй в тысячи раз больше тех, кто предпочитает серьезное чтение.
Книгу, которую Вы держите в руках, нельзя прочесть, как говорится, за
один присест. Она не для тех, кто хочет просто развлечься. Это умная книга —
для умных людей, которые любят и хотят учиться в любом возрасте. Она — для
работы, для глубокого вдумчивого чтения и изучения, для впитывания новых
идей, для «раскрутки» собственного творческого потенциала. На ней можно
расти, совершенствоваться интеллектуально и духовно. Таких книг мало по
определению, их надо искать и беречь. Эта книга — о будущем
интеллектуального потенциала России.
Несколько слов об авторах.
Юрий Васильевич Курносов, доктор философских наук, полковник,
профессор кафедры национальной безопасности Российской академии
государственной службы при Президенте РФ, член Союза писателей России.
Павел Юрьевич Конотопов, эксперт в области методологии,
технологических и организационных аспектов информационно-аналитической
работы, главный редактор специализированного электронного издания
«ТИАРА» (Технологии информационно-аналитической работы).
В своей книге авторы подробно рассматривают интереснейший феномен
— святая святых любого ученого, исследователя, человека интеллектуального
труда — его интеллектуальную мастерскую, его аналитику.
Объем этой задачи огромен, неимоверно трудны пути ее решения. Ведь у
каждого человека свои подходы, методы и приемы обработки информации,
свои особенности в ее восприятии и оценке, своя личная технология труда.
Однако, несмотря на это, всегда есть то ядро, в котором концентрируется
главное — рождение новых идей и смыслов, творческих задумок,
разработка путей решения существующих проблем. Это творческое ядро
любой личности прежде всего состоит в его аналитических способностях,
умении выращивать новое знание из уже имеющейся информации. Именно
аналитические
способности составляют суть
профессионализма в
интеллектуальном творчестве.
Используя большой опыт личной аналитической работы, авторы
показывают, в чем сила и слабость современной российской аналитической
школы, каковы ее традиции, современное состояние и перспективы. Вся книга
пронизана пафосом борьбы за престиж профессиональной грамотности и
компетентности в различных сферах, за развитие национального
интеллектуального потенциала, ресурсов и продуктов.
8
В книге рассматриваются методологические, организационные и
технологические основы информационно-аналитической работы, приводятся
примеры деятельности зарубежных и отечественных аналитических центров, а
также анализ положительных и отрицательных сторон их функционирования.
Прочтя эту книгу, читатель сам сможет оценить значимость
информационно-аналитической, интеллектуальной компоненты в процессах
управления (в частности — в процессах управления обществом). Понимание
базовых закономерностей информационно-аналитической деятельности
позволит правильно оценивать те процессы и события, которые за короткий
отрезок времени привели к развалу государственной системы СССР, а в
последствии — воспрепятствовали реализации грандиозных планов и
программ, согласно которым Россия давно бы должна была стать
высокоразвитой страной, где людям живется радостно, хорошо и спокойно.
Да, наша страна располагает богатейшими природными ресурсами, но
если мы по-прежнему будем забывать о том, что интеллектуальный ресурс
является самым главным, Россия превратится в страну без будущего. Вступив в
21 век, мы должны осознать, что только высочайший уровень развития науки и
техники в сочетании высокими моральными и нравственными качествами
народа способен создать предпосылки для реализации потенциала нации.
Сегодня появилось множество книг, в которых раскрываются механизмы и
алгоритмы, приведенные в действие в конце 1980-х годов с целью демонтажа
одного из сильнейших государств мира. До горечи обидно читать о том, как легко
были внедрены в сознание российских граждан мифы, уверовав в которые народ
утратил способность здраво и самостоятельно мыслить. Теперь наступило горькое
прозрение: никакая заграница нам не поможет. Чтобы жить лучше, нужно самим
много и упорно работать (и не только физически, но и интеллектуально!). Теперь,
после всех потрясений России нужно заново отстраивать, воссоздавать и развивать
собственную аналитическую школу, опирающуюся на богатый мировой и
национальный опыт информационной работы.
Общая ситуация в мире постоянно усложняется. Сокращаются запасы
природных ресурсов, дешевеет рабочая сила, обостряется борьба за рынки
сбыта, дешевеют те товары, которые раньше составляли основу
функционирования экономики. Не надо строить иллюзий, что что-то будет подругому. Жизнь заставляет всех думать и действовать более эффективно.
Наступает время интенсивной интеллектуализации всех сфер жизни общества.
Но интеллект не может рассматриваться как некая абсолютная
ценность... В отрыве от практической деятельности интеллект бесполезен.
Однако способность действовать наиболее целесообразным способом — это не
единственный признак наличия интеллекта. Главное его отличие — в опоре на
научное мировоззрение. Эту научную основу следует закладывать не только в
школе или в вузе, но ранее, возможно, что и в детском саду.
Каждый имеет право на собственное суждение... Но сила — в грамотном
суждении, умном оригинальном решении и доведенном до конца правильном
9
действии. Большая часть проблем наступающего века будет решаться на уровне
развития способностей людей производить, накапливать и использовать знания.
Роль аналитической составляющей в обработке информации будет неуклонно
возрастать. Стране нужны новые поколения квалифицированных аналитиков,
которых пока нигде не готовят. Возможно, эта книга будет способствовать
такому изменению ситуации в России, когда интеллектуальные технологии всеже займут свое достойное место в системах принятия и осуществления
управленческих решений на всех уровнях государства.
Хочется надеяться: что в ХХI веке именно российский интеллект даст
мощный толчок развитию знаний в системе мирового созидательного,
креативного процесса. Запад с его комфортностью и благоустроенностью все
же расслабляет людей. Наша страна, находясь в состоянии кризиса, борясь за
выживание, накопила такие запасы творческой энергии, живучести и
изобретательности, которые обязательно будут реализованы на других уровнях
жизнедеятельности. Интеллектуальный потенциал России в ближайшее
десятилетие будет активно востребован и в самой стране и за ее пределами.
Поэтому умные люди сейчас учатся сами и учат своих детей.
Фактически данная книга — это первое в России капитальное
исследование чрезвычайно важной для страны сферы деятельности —
аналитики как таковой. Уверен, что эта книга станет вашим другом на многие
годы, помощником в жизненных делах, учебе и творческом труде.
То, что вам предстоит прочитать — своеобразное интеллектуальное
Эльдорадо. Несмотря на некоторые спорные моменты, предлагаемая книга
призывает и учит вас, как «разморозить» свой творческий потенциал и
совершенствовать свое умение проникать в суть вещей. Право, этим стоит
заняться серьезно.
Искренне рекомендую эту работу для студентов, аспирантов,
преподавателей, ученых, сотрудников НИИ и аналитических центров, а также
для всех деловых людей, которые хотят научиться системно, творчески и
продуктивно мыслить и действовать.
Заместитель Директора ФСБ России
генерал-полковник Комогоров В.И.
10
ВВЕДЕНИЕ
Аналитическая деятельность неразрывно связана с процессом
интеллектуального взросления человечества. Начиная с античных времен, ею
занимались лучшие и передовые умы всех народов. Древние философы, ученые
средневековья и эпохи Возрождения, энциклопедисты Нового времени,
создатели индустриального общества и новейших интеллектуальных
технологий XX века — кто они? Прежде всего, это высокоразвитые личности,
не склонные к стадному мышлению, подвижники мысли и духа, это стихийные
или сознательные системщики, умеющие взращивать новое качество из уже
имеющейся информации, делать прорыв в новое. Зная цену этим качествам,
правители и политики стремились обратить интеллектуальную мощь этих
людей на службу своим интересам. Многие аналитики и сами поднимались до
уровня руководителей государств, правительств, крупных политических или
экономических структур.
Каждый человек хочет стать умнее. К сожалению, учебников ума,
интеллекта не существует. Так что, все мы в этом смысле самоучки. В то же
время, существуют определенные закономерности интеллектуального труда,
глубоко разработанные технологии научно-исследовательской и иной
творческой деятельности, которые позволяют сделать ее более эффективной.
Мы постараемся ознакомить читателя с основными аналитическими школами и
традициями прошлого и современности, показать положительный опыт и все
то, что можно практически использовать сегодня в учебной, информационноаналитической и научно-исследовательской работе.
Мировые религии, исполнив миссию воспитания человека морального и
формирования его общей культуры, постепенно утрачивают свою роль. Уже в
средние века крупнейшие мировые религиозные конфессии столкнулись с
проблемами мировозренческого плана — они начали тормозить развитие
научной мысли, удерживая человечество в узких рамках религиозного сознания
(возраст которого даже для самых молодых религий на сегодня составляет
сотни лет). Взрастив Человечество (но, увы, не каждого индивида в
отдельности), великие религии уступают свое место науке и новым
интеллектуальным технологиям. Человечеству предстоит еще много веков
обращаться к опыту этих мировоззренческих систем, в поисках совершенных
этико-моральных концепций, отвечающих новым условиям бытия. Однако
стратегическим направлением развития мировой цивилизации является именно
наука.
По существу, вся история цивилизации — это история эволюции
научного знания. Постепенно Человечество приходит к осознанию того, что
интеллект становится тем ресурсом, который все в большей мере определяет
11
качество жизни общества и человека в нем. В современных условиях
интеллектуальные ресурсы общества встали в один ряд с такими его
показателями, как демографические, территориальные, сырьевые и
технологические ресурсы, а интеллектуальная мощь общества стала
важнейшим условием не только его развития, но и самого его существования.
По мнению ряда аналитиков, в настоящее время можно говорить о
глобальном интеллектуальном переделе мира, означающем жесткую
конкурентную борьбу отдельных государств за преимущественное обладание
интеллектуальными ресурсами, в первую очередь высокоодаренными людьми
— потенциальными носителями нового знания.
Да, стоимость интеллектуальной продукции неуклонно растет, но ведь
интеллектуальная продукция бывает разной... Это может быть очередная
головокружительно сложная, но следующая в общем русле технология, а может
быть и достаточно простая, но нетривиальная идея, позволяющая совершить
технологический прорыв. Задача состоит не только и не столько в генерации
идей, сколько в том, чтобы было найдено разумное, полезное, оригинальное и
экономное решение, которое будет доведено до логического завершения — до
реализации своей полезности. И здесь аналитика является тем инструментом,
который способен помочь человеку творческому вычленить именно тот блок
проблем, над решением которых действительно стоит поломать голову с
пользой для себя и для общества.
Человечество уже столкнулось с проблемами экологии, с ограничениями
той модели производства, которая доминирует на протяжении последних
четырех столетий. Те абстракции, которые были заложены в основу исчисления
стоимости товара, оказались неполны — сейчас еще никто не оплачивает
усилия, затрачиваемые на восполнение расходуемых ресурсов. Например,
покупая доски, мы оплачиваем только стоимость труда, да те надбавки,
которые пожелал присовокупить собственник производства или цепочка
таковых, но не за горами то время, когда придется всерьез учитывать
экологические расходы, тогда и всплывет целый комплекс проблем, о которых
пока стараются не думать. Пока все давят на акселератор — «железку до пола
вдавили» и мчим, доедая запасы...
Большая часть проблем наступившего века имеет комплексный,
междисциплинарный характер, а это означает, что для их решения потребуются
новые
интеллектуальные
технологии,
способствующие
реализации
интеллектуального потенциала не только отдельного человека, но и общества в
целом. То есть, потребуют от Человечества новых, более совершенных навыков
работы с информацией и ее высшей формой — знанием. Только так
Человечеству удастся выйти на уровень восполнения природных запасов. А это
означает, что роль аналитической составляющей в процессах обработки
информации будет всемерно возрастать.
12
Интеллектуальное творчество, будучи неотъемлемой стороной
человеческой натуры, выступает в качестве механизма, который противостоит
регрессивным тенденциям в развитии общества. Продуктом интеллектуального
творчества являются новые знания и идеи. Однако явить миру новую идею —
мало: ее нужно отстоять, доказать ее жизнеспособность. И хотя времена
инквизиции и аутодафе канули в вечность, борьба с инакомыслием
продолжается практически повсеместно. Это происходит не только в
политической, но и в научной сфере. Не каждый может рискнуть собственным
статусом, материальным благополучием ради новой идеи, но все же такие люди
находятся.
Общество обладает высокой инерцией — не только и не столько в
области экономики, но, как это ни странно, — интеллектуальной
инерцией. Общество отторгает новые идеи, даже не удосуживаясь подвергнуть
их критическому осмыслению. Оказывается, что людей, способных
осуществить анализ новой информации, явно недостаточно для того, чтобы эти
идеи смогли сыграть свою позитивную роль. Особо печальная ситуация
сложилась в России — вот уже несколько десятилетий наша страна теряет
ценнейшие кадры, которые находят себе применение где угодно, только не у
нас. А ведь чем ниже интеллектуальный потенциал общества, тем ярче в
обществе выражены деструктивные тенденции. Истощение интеллектуальных
ресурсов и сокращение числа их носителей для любого общества чревато
драматическими последствиями. По мере «утечки мозгов» утрачивается сама
возможность возникновения временной «естественной монополии» государства
на использование уникального знания, способного принести пользу всем его
гражданам (по мере развития информационных технологий длительность этого
периода и так имеет тенденцию к сокращению).
Каждому из нас приходилось задавать себе вопрос: — «Ну почему эта
мысль не пришла в мою голову?» Правильный ответ на такой вопрос тоже
знаком каждому: — «Думать лучше надо было!» А что значит лучше? Можно
ли думать лучше, и если можно, то как?
Продуктивная мыслительная деятельность имеет свои закономерности,
которые мы и попытались раскрыть в этой книге. Многое здесь зависит от
организации мыслительного процесса, состояния психики думающего,
индивидуальных навыков интеллектуальной деятельности, а также
способностей к привлечению внешних информационных ресурсов.
Да, среднестатистическому человеку не типичны характерные для
научной деятельности «задачные» формы интеллектуальной активности, когда
исследователь четко разделяет реальность и ее модель, — естественная стихия
человеческого познания позволяет человеку строить разные варианты «картины
мира», специфика которых обусловлена, как минимум, неповторимостью
13
личного опыта. Однако в любом случае речь идет об упорядоченных,
приведенных в согласие с объективными характеристиками действительности
мысленных картинах происходящего. Умение осознанно управлять
параметрами этих моделей, подвергать тщательному исследованию не только
внешний мир, но и тот его образ, который выстроен в мозгу — вот одна из
неотъемлемых черт аналитика. А ведь этому можно научиться!
Сокращение разрыва между творческим потенциалом человека и той
частью этого потенциала, которую человеку обычно удается привлечь к
решению практических задач, действительно возможно. Для этого требуется
обучение навыкам продуктивного мышления. Аналитика же, в том смысле,
который вкладывают в это слово авторы книги, является концептуальной
основой современных интеллектуальных технологий; освоив ее методологию,
ознакомившись с многообразием аналитических технологий и принипами
организации аналитической деятельности, читатель сможет приступить к
выработке собственного стиля эффективного интеллектуального труда,
учитывающего его собственные особенности.
В настоящее время по мировым финансовым рынкам пошла волна
тяжелейшего кризиса. Особенно тяжело его переживает Россия, заново
осваивающая правила игры на мировых рынках. Большими успехами пока
хвастаться не приходится: сегодняшнее положение нашего государства можно
сравнить с положением неопытного картежника, решившегося играть покрупному с профессиональными шулерами. Государство стало жертвой
рискованной финансовой и экономической политики, продемонстрировало
необычайную слабость собственной аналитической школы, безграмотность
управленческого звена, не сумевшего предвидеть и противостоять этим
разрушительным процессам. Самое печальное, что та часть общества, которая
должна была обеспечивать его устойчивость к информационным воздействиям,
оказалась слабо развитой, что позволило за счет изменения информационного
фона разрушить целостность всей системы информационного обеспечения
управления государством и обществом.
Практика
проведения
референдумов
показала
чрезвычайную
пластичность моделей мира, на основе которых граждане принимают
важнейшие решения, на многие годы определяющие тенденции общественного
развития. Из этого следует, что аналитический потенциал не может быть
сосредоточен исключительно в элитарных группах, близких к
управленческим кругам, — мощная его часть должна быть закреплена в
массовом сознании.
Конечно, дело не только в аналитиках, но и в тех, кто на основе
предложенных выводов принимает решения: в политиках, административнохозяйственных работниках — субъектах управленческой деятельности. Задача
информационно-аналитического
обеспечения
управленческой
14
деятельности состоит в том, чтобы лица, принимающие решения,
располагали необходимым и достаточным для принятия решения объемом
информации. На государственном уровне этот баланс призваны обеспечивать
аналитические
службы
и
подразделения,
на
уровне
субъектов
административно-хозяйственной
и
экономической
деятельности
—
информационно-аналитические отделы, экспертные группы, советы директоров
и иные организационные единицы. Поскольку руководитель и аналитик всегда
рядом, аналитик своими рекомендациями оказывает значительное, а порой и
определяющее влияние на процессы управления. Любые радикальные
реформы, затрагивающие общество в целом, проводимые без должной
подготовки и системной проработки, чреваты большими издержками и
негативными последствиями, что ярко показали последние годы.
И все же, в современной России, несмотря на политические и
экономические
передряги,
наблюдается
постепенное
пробуждение
интеллектуальной активности. Пусть запоздало, и не так быстро, как хотелось
бы, но все большее количество россиян понимает, что без соответствующей
адаптации к реалиям России методы управления, отлично зарекомендовавшие
себя за рубежом, не окажут должного эффекта. У каждой страны должен быть
свой путь развития. Мы далеки от пропаганды самости и национальной
специфичности — мы лишь констатируем факт высокой значимости историкокультурной специфики, тех стереотипов мышления, на которых выросли люди,
составляющие продуктивную доминанту нашего общества.
Безусловно, с течением времени (по мере вымирания поколений) Россия
(равно, как и прочие государства, некогда составлявшие Российскую империю,
а впоследствии — СССР) сможет причесаться (или будет причесана) на
аккуратный пробор a-la modern. Но посмотрите, как смотрятся уже несколько
столетий причесываемые Северная, Центральная и Южная Америки. Да и кого
там причесали? — Может, …вычесали? Наши отличия, скорее,
цивилизационного плана: жители бывшего СССР сильно отличаются от
жителей прочих стран строем мышления и принятия решений, уровнем и
образом жизни, манерами поведения. Бывшие республики СССР обладают
настолько уникальными экономическими и социальными болячками (а их
жители — социальным опытом), что вряд ли найдется пришлый лекарь,
который окажется в силах дать толковый рецепт от таких «болезней». У России
и ее зарубежных партнеров-консультантов разные исторические пути развития
государственности, разные национальные традиции и память поколений,
различаются культура быта, труда и отдыха. Отчасти, поэтому не сработали (да
и не должны были сработать) западные модели и стандарты при попытке
пересадки их на русскую почву. Именно история Российского государства
является тем корнем, из которого прорастает ее будущее. Легко отрекаться от
прошлого овечке Долли, выращенной в пробирке, но нам, людям, постоянно
15
общающимся с представителями различных поколений, еще долгое время
придется жить с раздвоенным сознанием.
Но как бы прочны ни были мировоззренческие позиции каждого
отдельного члена общества, сколь бы мощным и совершенным интеллектом он
не обладал, в любой стране (и здесь Россия не исключение) ведущую роль в
государственном строительстве, укреплении ее политической и социальноэкономической системы играет интеллектуальная элита. Она очень
неоднородна по составу и включает ученых, хозяйственников, представителей
политических партий и общественных движений и многих других групп и
слоев общества, но всегда в состав интеллектуальной элиты входит и
специфическая группа разноплановых специалистов, чье поле деятельности
можно определить одним словом — аналитика. Как бы ни разнились их
профессии, как бы номинально не назывались их должности — всюду этих
людей именуют аналитиками.
Аналитик — это понятие более широкое, нежели просто эксперт в
некоторой отрасли знаний, его интеллектуальный инструментарий и опыт
практической деятельности намного шире и не замыкается в рамках одной
предметной области. Аналитик владеет совокупностью интеллектуальных
технологий, позволяющей адекватно отражать суть явлений и процессов,
выявлять основные тенденции их развития, прогнозировать и создавать
научную основу для управленческих решений.
Одной из главных задач, которую предполагается решить в данной книге,
является задача систематизации и обобщения тех методологических и
организационных принципов, составляющих «багаж» современного аналитика,
задача анализа состояния и тенденций развития технологий информационноаналитической работы. Это позволит выяснить, что нового появилось за
последнее десятилетия в российской и мировой аналитике, какие отправные
точки и тенденции наиболее ярко проявились на интеллектуальном поле, чем и
как была занята аналитическая мысль.
Важную роль в аналитической деятельности играют числа. Числа
представляют собой знаковую систему, которая оказывает неотразимое
воздействие и на сознание, и на воображение. Настоящий аналитик хорошо
оперирует цифровыми данными. Именно они часто позволяют увидеть
истинный масштаб происходящего, особенно на фоне мистификаций и
подлогов в СМИ, с их склонностью к использованию манипулятивных
технологий. Арсенал этих технологий чрезвычайно многообразен: от приемов
гиперболизации, когда малозначащий факт может быть раздут до масштабов
национальной трагедии, до замалчивания или искажения в интересах тех или
иных группировок действительно вопиющих фактов, свидетельствующих о
нанесении огромного урона стране и человечеству в целом. Достаточно
16
вспомнить, как молчали все советские средства массовой информации о
трагедии в Чернобыле, о фактах массовой гибели людей в различных
кризисных точках и иных общественно значимых событиях. Примером одной
из самых крупных кампаний по манипуляции сознанием с помощью чисел
является фальсификация в перестроечной прессе масштабов сталинских
репрессий. Эта акция стала фундаментом, на котором строилась мощнейшая за
всю историю средств массовой информации кампания по преобразованию
массового сознания1. Общественное сознание до сих пор отвергает всякую
рациональную информацию о действительных масштабах и последствиях
репрессий.
Сфера чисел — это сфера столь высокого уровня абстракции, что
человеческое сознание беззащитно перед манипуляциями в этой сфере.
Интересно, что в некоторых языках просто отсутствует категория абстрактных
числительных, не привязанных к объектам реального мира. Так, в свое время в
чукотских и корякских школах учителям математики пришлось столкнуться
именно с такими проблемами, что породило массу «чукотских» анекдотов
(прежде всего, демонстрировавших непонимание истинных причин
затруднений, связанных с переходом от конкретного к абстрактному
мышлению). Магия числа в том, что оно, в отличие от слова или метафоры,
обладает авторитетом точности или беспристрастности.
Опыт
преподавания
на
факультете
журналистики
МГУ
им. М.В. Ломоносова показал, что даже на старших курсах многие студенты
имеют весьма слабые представления о масштабах государств, численности их
населения, а самое главное — об основных соотношениях и объективных
критериях сопоставления. Будущие журналисты, многие из которых еще в
период обучения работают в различных печатных органах и смело
высказывают свои суждения по проблемам мировоззренческого плана, иногда
мыслят на уровне бытовых стереотипов о странах и событиях. Особенно
печально, когда «кухонные» штампы тиражируются с помощью СМИ.
Приведем образец высказывания, которое, будь оно адресовано сегодняшней
подростковой аудитории, едва ли вызвало бы возражения более, чем у 30 %
слушателей: «Задумайтесь сами: это ли не безрассудство — Германия,
маленькое и уютное европейское государство, выступает против колосса —
против СССР? Разве могли бы добропорядочные бюргеры пойти за бесноватым
фюрером?». — В качестве вводной посылки для обоснования точки зрения о
развязывании войны Советским Союзом звучит вполне убедительно...
А теперь повернем все наоборот: сопоставим сегодняшние численные
показатели Германии и России (порядок чисел и их соотношения не сильно
Кара-Мурза С.Г. Манипуляция сознанием. — М.: Алгоритм, 2000. — С. 398—408.
Например, в 1945 г. в лагерях и колониях ГУЛАГа содержалось не 16 млн., как
утверждали многие СМИ, а 1,6 млн. заключенных. Подобные фальсификации
широко использовались на рубеже 1980-х-90-х годов.
1
17
поменялись с 1940-х годов)... Площадь сегодняшней Германии — 356733 кв.км,
площадь сегодняшней России — 17075400 кв.км, численность населения
Германии — 85564000 чел., России — 147000000 чел., плотность населения
Германии — 239 чел./кв.км., России — 8,6 чел./кв.км.... Такое ли это было
безумие? Попробуйте представить себе, что вы живете в коммуналке и вам
предлагают расширить вашу перенаселенную жилплощадь за счет пустующей
комнаты соседа алкоголика…
Подготовленный такого рода выступлениями, как правило, исходившими
из уст авторитетных и прекрасно образованных людей, в конце 1980-х годов
Советский Союз потерпел сокрушительное поражение в результате применения
«экологически чистого» — информационного — оружия. Государство не
выдержало точно рассчитанных информационных, а еще точнее,
интеллектуальных ударов. Запад переиграл советских стратегов, забывших о
необходимости постоянно развивать методологическое, организационное и
технологическое
обеспечение
информационно-аналитической
работы,
наращивать аналитические способности, и в первую очередь — у рядовых
членов общества. Философская наука, несмотря на изрядное количество часов,
уделяемое изучению ее основ в вузах и школе, все же пребывала в
замороженном состоянии, сдерживая развитие науки, особенно тех ее
направлений, которые были связаны с обработкой и анализом информации2.
Огульное отрицание конструктивной составляющей ряда философских
течений, не вписывавшихся в официально принятую идеологию, привело к
тому, что не в СССР зародились и оформились такие мощные научные отрасли
как кибернетика, информатика, математическая лингвистика, теория
искусственного интеллекта, а впоследствии — и к краху отнюдь не
бесперспективной
социалистической
системы.
Благодаря
системе
идеологических табу, закрепившихся в сознании большинства специалистов (в
том числе — и ученых), был блокирован доступ новым идеям. Достаточно
перечислить лишь малую часть тех научных направлений философского толка3,
которые дали импульс развитию ранее упомянутых наук, чтобы люди
прошедшие обучение в вузах до 1991 г. вспомнили о том, как на занятиях по
марксистско-ленинской философии они самозабвенно клеймили эти учения.
Вдруг, на пороге XXI века философия напомнила о своем существовании
самоуверенным практикам социалистического строительства. Наших
Современный уровень преподавания философии неадекватен реальным
потребностям общества и государства, поскольку, руководствуясь принципом
плюрализма философских учений, не формирует у обучающихся целостного
мировоззрения. Благодаря чему существенно упрощается задача манипуляции
общественным и индивидуальным сознанием.
3
Например: прагматизм, бихевиоризм, позитивизм (позже — неопозитивизм и
пост-позитивизм), синергетика, холизм, футурология и т. п.
2
18
тугодумов обули в дедовские лапти, надолго отбросив страну с передовых
позиций в мире. Лидеры не захотели и не смогли сориентироваться в сложной
информационной обстановке, не сумели осознать того, что холодная война
представляла собой явление не столько военного и экономического
противостояния, сколько противостояния в информационной сфере, а в
результате пострадали миллионы простых людей.
В России сегодня невелико число высококлассных аналитиков,
пользующихся государственной поддержкой и обладающих реальной
концептуальной властью. Чрезвычайно важно, чтобы эти люди, занимающие
столь высокое положение в обществе, адекватно оценивали происходящие в
стране и в мире процессы. В противном случае стратегические направления
развития государства, его внутренняя и внешняя политика могут быть
разработаны с опорой на весьма специфическую субъективную систему
ценностей, которая окажется абсолютно несовместимой с ценностными
установками, обеспечивающими устойчивость общества. Нередко такие
стратегии бывают нацелены на разрушение или изменение политической
системы государств, подрыв системы международной экономической и
военной безопасности. История показывает, что аналитик-концептуалист,
консультирующий представителей высших органов государственной власти и
управления страны, способен задавать столь долговременные тенденции
развития государства (или государств), что даже после отстранения такого
специалиста от рычагов власти выход страны из определенного им «коридора»
на протяжении десятилетий остается невозможным или крайне опасным.
Интересно, но факт: у всех на слуху имена Дж. Маршалла,
З. Бжезинского, Г. Киссинджера, Б. Рассела, К. Поппера и других западных
аналитиков, но мало кто в состоянии вспомнить отечественных аналитиков,
политических деятелей и философов такого ранга. На ум приходят фамилии
генеральных секретарей, вождей пролетариата, членов царской фамилии, но
имена тех, кто своим интеллектом действительно на многие годы определял
вектор социального и экономического развития страны вспомнить трудно.
Безусловно, они были, но их имена, а часто и идеи не стали достоянием
общества. У нас в стране почему-то не принято возвеличивать таких
людей. Такое положение сохраняется и сегодня, что представляет
немалую опасность для российского общества, поскольку человек, не
получивший общественного признания, нередко начинает действовать вразрез с
интересами общества и государства. Стремление к общественному признанию
вообще присуще людям, а людям, сознающим свою интеллектуальную мошь —
и подавно: они активно ищут ту среду, где будет признано их интеллектуальное
превосходство, где будут воплощены их идеи.
19
В действительности не только в России, но и в любом другом
государстве аналитиков высокого класса очень немного. Люди этого сорта
встречаются практически во всех слоях общества, в тех сферах деятельности,
которые связаны с творчеством и решением сложных задач, требующих
значительных интеллектуальных усилий; среди них есть ученые, лидеры
радикальных и консервативных политических течений, бизнесмены,
военнослужащие, представители спецслужб, писатели, сотрудники средств
массовой информации и представители иных профессий. Но в России число
прирожденных аналитиков, являющихся социальными аутсайдерами, особенно
велико — они слишком неудобны для тех, кому не хотелось бы афишировать
свои истинные цели.
В настоящее время в России стихийно сформировалось достаточно
большое число независимых аналитических школ, стоящих на различных
методологических и идеологических позициях. Представителями этих школ
развиваются частные аналитические методы, использование которых в
практике управления могло бы привести к весьма полезным для российского
общества результатам (конечно, при условии, что они были бы обобщены и
сведены в единую непротиворечивую методологическую систему). Но именно
такое объединение и является наименее вероятным событием в системе,
преимущественно ориентированной на решение задач оперативного плана. В
государстве, не уделяющем должного внимания поискам эффективных в
долгосрочной перспективе политических, экономических и социальных ходов,
развитие науки протекает стихийно, под влиянием экономической и
политической конъюнктуры. И все же, в этой книге мы попытались
сформулировать общую методологическую платформу, на которой такое
объединение стало бы возможным. Эта книга обращена к тем, кто, понимая
ценность интеллекта, нацелен в будущее.
Современное состояние российской аналитики не дает оснований для
радужных ожиданий: сохранение наметившихся тенденций способно
полностью уничтожить эту важнейшую компоненту общественного сознания.
Состояние дел таково:
1. Большая часть научной аналитики, доставшейся в наследие от советских
времен (и, как следствие, занимавшихся ей кадров), в новых условиях
оказалась неприменимой, не привязанной к требованиям современности.
2. Та часть аналитики, которая, несмотря на изменения, происшедшие в
системе, сохранила свою пригодность для решения некоторых классов
задач, утратила системность и не покрывает всех потребностей
информационно-аналитического обеспечения процессов управления.
3. Восстановление системного единства методологии и выработка новых
методологических, организационных и технологических принципов
аналитической деятельности протекает медленно.
20
4. Социализация новых методов затруднена, Они подолгу не становятся
достоянием широких кругов аналитиков и имеют ограниченный доступ к
рычагам управления действительностью, лишь изредка они способны
оказывать воздействие на процесс принятия ответственных политических
или социально-экономических решений.
5. Во вновь формирующейся отечественной аналитике наблюдается
тенденция к следованию политической конъюнктуре, использованию
аналитических шаблонов, бездумному заимствованию из западных
аналитических школ. Все самобытное и действенное продвигается очень
трудно, поскольку, как правило, либо фрагментарно (в силу сложившейся
экономической ситуации), либо чрезмерно идеологизированно.
Западная аналитика, которой не довелось простаивать в стороне от
процессов
реального
управления
обществом,
получила
широкое
распространение в деловых, политических кругах, в мире искусства, вошла в
общественное сознание, и своей логической убедительностью активно
привлекает все новых и новых сторонников и приверженцев.
Так же, как и в любой другой отрасли знаний, в аналитике существует
понятие моды. Это естественно, поскольку специалисты в области
аналитических технологий чрезвычайно восприимчивы ко всему новому. Но
неумеренное следование моде всегда опасно... Следование моде в аналитике
также зачастую становится серьезной помехой в работе. По этой причине
аналитическая отрасль, несмотря на высокий интеллектуальный потенциал
экспертов весьма уязвима.
В результате действия перечисленных факторов русско-советская
аналитика утратила свою историческую идентичность и стала калькой
англоязычной, что обрекло ее на серьезное отставание. Для государства в
современных условиях это отставание даже более опасно, чем военнотехническое, так как оно чревато развалом в результате ползучей экспансии
более интегрированных и современно мыслящих культур и структур.
Без принятия действенных практических мер по совершенствованию
информационно-аналитического обеспечения органов управления, отставание
России во всех сферах жизни будет нарастать. Снижение качества
управленческих решений будет приводить к необходимости расширения сферы
деятельности таких учреждений как МЧС России, призванных выступать в
качестве сил быстрого реагирования и залатывания дыр, образовавшихся в
результате некомпетентных решений региональных администраций (как это
было летом 2002 г. при наводнении на юге России).
В государственном управлении назрела необходимость решительной
смены приоритетов в части, касающейся его информационно-аналитического
обеспечения: настало время перейти от экстенсивного накопления и
21
потребления потоков необработанных вербальных данных к новым
информационно-аналитическим технологиям, созданию центров их внедрения
и использования. Такие центры должны быть привязаны к определенным
социальным, экономическим и силовым структурам, обладающим реальными
властными полномочиями. На современном этапе это достижимо при создании
условий для эффективного информационного сотрудничества-конкуренции
аналитических центров за счет развития их телекоммуникационного
обеспечения, координации процессов совершенствования их методологический
и технологической базы поддержки информационно-аналитической работы с
целью развития и максимально полного использования интеллектуального
потенциала их сотрудников на пользу общества. Именно — развития, ибо лишь
при решении реальных, а не условных аналитических задач оттачивается
инструментарий аналитика. В ходе интеллектуального противостояния, в
условиях острой конкуренции с аналогичными службами других государств
может оттачиваться мастерство аналитика, наращиваться точность прогнозов,
устойчивость системы аналитического обеспечения органов управления по
отношению к целенаправленной дезинформации. Уровень внутри- и
межгосударственного интеллектуального противоборства — это тот
уровень, на котором ведется непрекращающийся поединок, от баланса сил
в котором зависят судьбы народов. В ходе этого поединка формируются
механизмы согласования национальных интересов.
Будучи глубоко убеждены в том, что выход из кризиса, решение
накопившихся проблем возможно прежде всего за счет усиления
интеллектуального потенциала российского общества, мы ориентируемся на
создание современной российской аналитической школы, которая позволила
бы воспитывать здраво и самостоятельно мыслящих граждан. Для этого мы
хотим дать им интеллектуальный инструментарий современной аналитики.
Широкое применение при решении накопившихся проблем и
противоречий должны найти методы системного анализа и иные эффективные
методы комплексного исследования, о которых пойдет речь в данной книге.
Хорошо поставленная информационно-аналитическая работа повышает
эффективность любой деятельности. Она позволяет видеть полный спектр
решений, а не только те, которые кажутся очевидными или к которым
привыкли.
Можно считать доказанным, что большая часть современных
общественных проблем, и в первую очередь — проблемы выживания,
сконцентрирована вокруг развития и защиты созидательных начал интеллекта и
носителя этого неисчерпаемого ресурса творчества — самого человека. Поиск
новых альтернатив развития нужно вести в русле развития новых
интеллектуальных технологий и вскрытия мощного потенциала научной мысли
человечества.
22
Современный аналитик должен профессионально оперировать широким
спектром разнообразных знаний, обладать хорошей методологической
вооруженностью и многими другими интеллектуальными качествами.
Благодаря энциклопедическим познаниям, он лучше других понимает суть
происходящих в жизни общества процессов. К сожалению, до сих пор ни одно
из высших учебных заведений России не готовит в количествах, достаточных
для масштабов нашей страны, качественных специалистов по информационноаналитическим технологиям. В качестве иллюстрации достаточно заметить, что
столь мобильная отрасль экономики, как производство программного
обеспечения, в России игнорирует такую сферу деятельности, как разработка
средств поддержки информационной работы, интеллектуальной деятельности
(в то время, как за рубежом этот рынок интенсивно развивается). То есть,
специалисты-разработчики есть, а идей для воплощения или уверенности в том,
что рынок спросом прореагирует на предложение таких программных средств нет. Это симптоматично.
Заметьте, в деле отучения среднего человека от мыслительной
деятельности преуспевают все виды общественного устройства. В общем строе
одинаково хорошо чувствуют себя и тоталитарные режимы, и демократии
разного толка, и монархии в широком спектре версий (от самодержавной до
конституционной), и племена папуасов. Это и неудивительно — формула
«разделяй и властвуй» — это, прежде всего, формула информационной войны,
в которой действуют методы информационного геноцида, информационной
блокады, информационного уничтожения.
Не правда ли, удивительно: — дохристианская эра и информационные
войны? Ничего странного — каменный век и информационные войны
совместимы в той же степени, что и век XXI, ибо информация всегда была
инструментом установления господства. По этой причине решиться развивать
интеллектуальный потенциал, вооружая своих граждан информационноаналитическим инструментарием, может решиться не каждое государство, а
лишь такое государство, интересы руководства которого не замкнуты на узкоклановую структуру. Сформировать у каждого члена общества навыки
эффективного использования информации, знаний — значит, предоставить им
реальную возможность управления своими судьбами, судьбой своего
государства.
Необходимо сказать и о нравственной составляющей в деятельности
аналитика. Аналитический, рациональный склад мышления способен привести
к установлению чрезмерно технологичного подхода к вопросам бытия, в том
числе — к этике и морали. Существует опасность отказа от системы
«неэффективных» этико-моральных норм, нравственных устоев. При
несовершенной системе подготовки аналитиков возможен эффект синтеза
23
этакого лишенного всяческих комплексов «гомункулуса». Подобный эффект
наблюдался в фашистской Германии, когда «истинные арии», полагая, что они
превыше сострадания, культуры совершали беспрецедентные по масштабам и
изощренности преступления, собственно и подготовившие крах фашистской
системы. То есть, наряду со стремительным ростом аналитических
способностей необходимо всемерно развивать и укреплять нравственную и
эстетическую составляющие человеческой личности.
Можно по-разному выстраивать известные исторические знания, спорить
о концепциях и подходах. Но главное — в другом. На самом деле, книги
пишутся для будущего. Остается надеяться, что данная работа действительно
поможет и начинающим, и уже имеющим опыт информационно-аналитической
работы специалистам. Мы адресуем эту книгу людям самого различного
социального и профессионального опыта: студентам и преподавателям,
инженерам-практикам и сотрудникам научно-исследовательских учреждений,
управленцам и сотрудникам информационно-аналитических структур. Хочется
верить, что книга действительно сыграет свою положительную роль в
интеллектуальном и профессиональном совершенствовании ее читателей. Да, в
рамках одной публикации не вместить всех сведений, необходимых
современному аналитику, но сформировать устойчивый интерес к этой
отрасли знаний, потребность в знаниях такого рода и стремление к их
использованию для достижения иного качества жизни — можно.
24
НЕКОТОРЫЕ ЗАМЕЧАНИЯ ПО ОФОРМЛЕНИЮ
В тексте книги читатель встретит пиктограммы, которые призваны,
насколько это возможно, облегчить чтение и помогут в переключении
внимания сообразно характеру излагаемого материала.
Значок «Базилио». Этот значок появляется там, где приводятся
описания основанных на тонком, аналитичном расчете технологий
«введения в заблуждения» (а попросту — мошенничества и
манипуляции).
Значок «Буратино». Есть такая русская поговорка: «Простота —
хуже воровства». Значок, появляется там, где приводятся примеры
аналитических просчетов, случаев редкостной беспечности и
наивности. Впрочем, иногда этот знак используется там, где истина
слишком банальна, лежит на поверхности.
Значок «Иа-Иа». По своему содержанию — близнец значка
«Буратино». Отличие лишь в том смирении и безысходности, с
которыми
принимаются
итоги
бездарного
исполнения
аналитической работы. Образ Иа-Иа — истинного стоика и
философа глубоко запал в сердца авторов.
Значок «Ля-Ля». Почти отвлеченный пример. Фрагмент,
помеченный этим значком, по степени соответствия общей линии
изложения близок тирадам Швейка, начинавшимся с фразы «Вот у
нас, в Чешских Будейовицах …». Однако выразительность таких
примеров выше, нежели выразительность примера «строгого
стиля».
Значок «Nota Bene» («достойно внимания»). Значком выделяются
фрагменты текста, по мнению авторов, заслуживающие особого
внимания читателя (это не означает, что все прочие фрагменты
текста внимания не заслуживают).
Значок «Ценная мысль». По степени ценности сведения,
помеченные им, котируются выше, нежели те, которые помечены
значком «Nota Bene». Предполагается, что фрагмент текста,
помеченный этим значком, имеет либо высокую практическую
значимость, либо по уровню близок к научному обобщению.
25
Значок «Мудрая мысль». Почти аналог «Ценной мысли», а кое-где
и абсолютный аналог — введен с тем, чтобы у читателя не возникло
ощущения, что недостаток мудрости можно с легкостью восполнить
излишком денег. Часто используется там, где преподносится
мудрость скорее житейского, нежели научного плана.
Значок «Definitio». Отмечает фрагменты текста, содержащие
важные определения. Предполагает научную строгость и
эмоциональную нейтральность формулировки вводимых понятий.
Как правило, после определения в книге следуют довольно
подробные пояснения и обоснования.
Значок «Логическая связка». Появляется там, где авторы считают
уместным акцентировать внимание читателя на факте наличия
неочевидной, но существующей логической связи между
фрагментами изложения.
Значок «Исторический пример». Название говорит само за себя.
Используется для маркировки фрагментов текста, содержащих
примеры из истории далекой или близкой. Иногда эта история —
всего лишь «вчера», а иной раз — «до нашей эры».
Значок «Солнцеворот». Имеет две версии: прямую и зеркальную.
Помечает оппозиции — то есть, те фрагменты, где приводятся
противоположные по содержанию и методам подходы к решению
сходных классов задач.
Значок «Психо». Маркирует фрагменты текста, связанные с
проблемами психологического обеспечения информационноаналитической
работы,
психологическими
аспектами
информационно-аналитической работы.
26
ГЛАВА I
СУЩНОСТЬ, СТРУКТУРА И ЗАДАЧИ АНАЛИТИКИ
В этой главе приведена общая характеристика аналитики, как
комплексной научной дисциплины, призванной обобщить разнообразные
подходы к анализу информации, выработанные в различных отраслях научных
исследований. Введено определение аналитики, сформулированы общие и
частные принципы осуществления аналитической деятельности, дан краткий
обзор аналитических технологий и раскрыта их роль в решении управленческих
задач.
1
ПОНЯТИЕ И СУЩНОСТЬ АНАЛИТИКИ
Исследуя и обобщая различные подходы к анализу информации, авторы
столкнулись с множеством конкретных типов, видов и форм аналитики. В
зависимости от специфики историко-культурного контекста своих
исследований, различные ученые и практики вкладывали в свое понимание
феномена аналитической деятельности различное содержание. Задача создания
системы параметров и опорных точек, которая помогла бы европейски
образованному человеку разобраться в различных аналитических школах и
традициях, начинается с определения самого термина. Что же понимать под
термином «аналитика»?
В
ходе
опроса
сотрудников
различных
аналитических
подразделений нам довелось столкнуться с большим разбросом
мнений о том, что же есть аналитика, какова ее сущность. Ниже мы
приведем лишь часть из предложенных различными людьми
вариантов окончания фразы, начинающейся словами «Аналитика
— это …»:
- методологическая основа процесса обработки информации;
- методология познания, использующая для получения нового знания как
строго научные, так и интуитивные методы;
- форма мышления и мироощущения, опирающаяся на научный подход;
- сущностное знание о процессах реального мира;
- средство преобразования интуитивных представлений в логический,
рациональный план мышления;
- форма научного знания, применяемая в процессах управления, прежде
всего — для выработки управленческих решений;
- совокупность методов, с помощью которых можно выявлять скрытые
смыслы в текстах и реальных социально-политических и экономических
процессах;
- ядро научно-исследовательской работы;
27
интеллектуальное оружие;
мощный пласт интеллектуальной культуры, используемый элитой любого
общества для управления социумом;
- краткое название информационно-аналитической работы;
- синоним диалектической логики;
- синоним системного анализа;
- процесс обобщения и анализа разрозненных, неполных и часто
противоречивых данных об обстановке;
- процесс
выявления
причинно-следственных
зависимостей
и
пространственно-временных связей в каких-либо объектах;
- процесс систематизации содержания посредством схематизации,
конструирования и моделирования сущностных элементов и связей;
- процесс разделения объекта на составные части и последующего
синтетического объединения их в определенную систему;
- процесс обнаружения противоречий в объекте познания, сведение сложного
к простому;
- принцип конструктивного упрощения для выявления форм взаимодействия
элементов целого и раскрытия внутренней структуры любого объекта
изучения;
- своеобразные очки для просматривания сути явлений, предметов и
процессов реальности, ядро любой исследовательской программы;
- тот инструмент, с помощью которого враги разрушили Советский Союз, и
т. д.
Столь широкая палитра мнений и представлений научных сотрудников и
практических работников показывает, какое различное содержание может
вкладываться в один и тот же термин. Часть этих определений относится не к
сущности, а к функциям аналитики и формам ее проявления. Таким образом,
под понятием аналитики фигурирует целый ряд образований, которые следует
различать и по-разному именовать.
Как видно, аналитика предстает перед нами как дисциплина,
объединяющая три важнейших компонента: методологию
информационно-аналитической
работы,
организационное
обеспечение этого процесса и технолого-методологическое
обеспечение разработки и создания инструментальных средств
для ее ведения.
Попытаемся сформулировать более строгое определение аналитики,
рассматривая совокупность базисных процессов, определяющих ее сущность.
На наш взгляд, к числу наиболее значимых процессов, определяющих
сущность аналитики, относятся следующие:
1. Процесс анализа целей управления и формулирования задачи
информационно-аналитической работы;
-
2.
3.
4.
5.
6.
7.
28
Процесс адаптивного управления сбором информации в интересах
решения управленческих задач в условиях меняющейся ситуации.
Процесс анализа и оценивания полученной информации в контексте
целей управления, выявления сущности наблюдаемых процессов и явлений;
Процесс построения модели предметной области исследований,
объекта исследований и среды его функционирования, проверка
адекватности модели и ее коррекция;
Процесс планирования и проведения натурных или модельных
экспериментов;
Процесс синтеза нового знания (интерпретация результватов,
прогнозирование и т. п.), необходимого для решения задач управления.
Процесс доведения результатов аналитической работы (нового знания) до
субъекта управления (структуры или лица, принимающего решение (ЛПР)).
Перечень, безусловно, не полон, однако мы еще раз обращаем внимание
читателя на то, что эти процессы — базисные, а по этой причине перечень и не
должен был стать исчерпывающим. Процессы управления здесь
рассматриваются, прежде всего, потому, что любая информация (будь то
информация научного плана или информация менее высокого уровня
обобщения) используется именно в целях управления научным ли
исследованием или деловыми процессами в бизнесе — не важно.
Таким образом, аналитика — это, прежде всего, основа
интеллектуальной, логико-мыслительной деятельности, направленной на
решение практических задач. В ее основе лежит не столько принцип
констатации фактов, сколько принцип «опережения событий», что позволяет
организации или индивиду прогнозировать будущее состояние объекта анализа.
Можно утверждать, что аналитика играет интегрирующую роль в
реконструкции прошлого, вскрытии настоящего и прогнозировании будущего.
Аналитика может выступать в качестве способа организации
познавательной деятельности, нацеленной на поиск и вскрытие тех
закономерностей и движущих сил, которые на момент начала исследований
неизвестны,
что
порой
придает
аналитическому
исследованию
непредсказуемый, рискованный характер. Риск здесь обусловлен тем, что
никакой изобретенный метод истины заведомо не гарантирует и является лишь
еще одной ступенью на пути к познанию феномена. В этом отношении даже
ошибочное решение, если оно получило правильную оценку — тоже предмет
аналитического осмысления, поскольку потенциально способно вооружить
новыми знаниями.
В науке есть два основных пути исследования неких сущностей,
процессов и явлений. Один путь предполагает априорное формулирование
гипотезы путем построения теории (стройной цепи логических рассуждений).
Другой — через наблюдения, анализ накопленного опыта ведет к выявлению
29
структуры и закономерностей функционирования объекта анализа. При
рассмотрении феномена аналитики мы воспользовались комбинацией этих двух
подходов, что позволяет компенсировать недостатки, присущие каждому из
подходов в отдельности, и существенно расширить методологическую базу.
В результате рассмотрения опыта успешного решения практических
задач с применением специфических методик организации мыслительной
деятельности, изучения различных концепций достижения успеха в разных
сферах человеческой деятельности постепенно формировалась наша
собственная концепция — концепция аналитики. Ее отправными точками,
наряду с перечисленными во введении теоретическими наработками, стали
методики продуктивной практической деятельности, которые также изучались
с целью выявления «рациональных зерен». В их число вошли и основанные на
специфических интеллектуальных технологиях «концепции успеха»:
- концепция успеха Копмайера;
- система «Успех» Курта Нагеля;
- менеджмент по Якокке;
- система преуспеяния Дейла Карнеги;
- стратегия успеха Эдварда де Боно;
- метод Гроссмана Хельфрехта;
- творческий беспорядок Тома Питерса;
- предпринимательская активность по Йозефу Шмидту и иные.
Мы предлагаем целостную методологическую систему, опирающуюся на
уже подтвердившиеся научные теории, испытанные на практике концепции,
собственные теоретические разработки и обобщенные жизненные наблюдения
авторов книги, объединенную единым концептуальным замыслом под
названием «аналитика». Мы не стремимся к оригинальности любой ценой: если
нечто полезное уже изобретено, им надо пользоваться, даже если это выглядит
старомодно или не доросло до уровня научного обобщения. Главное —
вычленить те стратегически важные компоненты аналитической деятельности,
которые способствовали успеху в различных отраслях человеческой
деятельности и на основе теоретического обобщения предложить достаточно
универсальные рекомендации для ее совершенствования.
Сложная социально-политическая и экономическая ситуация в стране,
возрастающая конкуренция в различных сферах жизнедеятельности общества
требуют от руководителей различных организаций повышения качества
управленческих решений. Невозможно принять правильное решение, не
располагая разносторонней информацией о явных и скрытых процессах,
происходящих в управляемой структуре и во внешней среде. Как показывает
практика, вопрос качества управленческих решений в современных условиях
трансформировался в вопрос обеспечения высокого качества работы
информационно-аналитических подразделений.
30
В среде аналитиков было сделано немало попыток определить такие
технологии и приемы, которые были бы пригодны для всех и давали бы
положительные результаты в любой ситуации. Поиски такого инструментария
пока не увенчались сколь бы то ни было заметным успехом, и это вполне
закономерно, так как в принципе не существует запатентованного рецепта
универсальной аналитики. С уверенностью можно сказать только одно:
преуспевающие и наиболее известные в мире аналитики уникальны, каждый из
них создавал свою индивидуальную аналитическую систему обработки
информации.
Сущность аналитики, как научной дисциплины, прежде всего, связана с
методологической
и
интеллектуально-технологической
сторонами
деятельности, направленной на решение задач управления или синтеза новых
знаний. Таким образом, можно дать следующее определение.
Аналитика — это целостная совокупность принципов
методологического, организационного и технологического
обеспечения индивидуальной и коллективной мыслительной
деятельности,
позволяющая
эффективно
обрабатывать
информацию с целью совершенствования качества имеющихся и
приобретения новых знаний, а также подготовки информационной базы
для принятия оптимальных управленческих решений.
Содержательная сторона аналитики очень емка и включает в себя
большое количество концептуальных подходов, идей, частных аналитических
систем, которые будут рассмотрены нами в последующих главах. Для
начального ознакомления с их многообразием ограничимся простым
перечислением видов анализа, которые входят в сферу аналитики:
- графический анализ;
- структурный анализ;
- факторный анализ;
- ресурсный анализ;
- анализ временных рядов;
- корреляционный анализ;
- анализ вариаций;
- дисперсионный анализ;
- дискриминантный анализ;
- кластерный анализ;
- сравнительный анализ;
- ретроспективный анализ;
- метод главных компонент;
- семантический анализ;
- причинно-следственный
- анализ показателей
анализ;
эффективности;
- теоретико-игровое
- контент-анализ, логикомоделирование;
лингвистический анализ и др.
Перечисленные аналитические системы используют для решения
аналитических задач специфические методологические подходы, которые в
31
свою очередь, могут рассматриваться в качестве самостоятельных
аналитических систем (а вернее — метасистем4):
- канонический математический анализ;
- теоретико-вероятностный анализ;
- статистический анализ;
- логический анализ;
- экспертный анализ;
- лингвистический анализ;
- концептуальный анализ.
Такое обилие аналитических систем отнюдь не случайно — дело в том,
что каждая из них имеет свои сильные и слабые стороны и не способна в
равной степени хорошо оперировать со всем многообразием проявлений
объектов и процессов, с которыми приходится сталкиваться аналитику.
Можно говорить о том, что любая аналитическая школа или система,
претендующая на целостное отображение реальной действительности, не
может ограничиваться некоторым изолированным набором методов.
Большинство аналитических школ обладают сходным методологическим
аппаратом и сильно перекликаются в части используемых методов и приемов
проведения анализа. Зачастую различия отмечаются исключительно в
терминологии.
Различные
методы
анализа
обладают
различной
«чувствительностью»
по
отношению
к
разным
аспектам
функционирования объектов исследования. Они весьма избирательны. В
результате проведенной систематизации и экспертной оценки результативности
применения различных методов анализа авторами книги была получена
следующая зависимость:
Далее по ходу изложения мы часто будем пользоваться приставкой «мета-». Мы
столкнемся с понятиями «метасистема», «метатеория», «метаданные»,
«метаграмматика» и тому подобными терминами, начинающимися с этой
приставки. Ее использование всегда будет указывать на то, что сущность,
обозначаемая тем словом, которое следует за приставкой, встроена в некую
иерархическую систему и занимает в ней промежуточное положение между
текущим и вышележащим уровнем иерархии. В отраслях, связанных с знаковым
моделированием этой приставкой чаще всего снабжают модельные объекты,
содержащие правила интерпретации и комбинирования прочих модельных
объектов.
4
Временной аспект
Энергетический
аспект
Пространственный
аспект
Структурный аспект
Семантический
аспект
32
Аналитические методы
7
7
7
1
1
Вероятностные методы
6
6
6
2
1
Статистические методы
6
6
6
2
1
Экспертные методы
5
4
4
5
6
Логические методы
3
3
3
6
6
Лингвистические методы
4
3
5
6
6
Концептуальные методы
5
4
6
7
7
Рис. 1.1. Восприимчивость различных методов анализа к специфическим
аспектам функционирования объекта
На рисунке 1.1 приведена иллюстрация, демонстрирующая соотношение
различных методов анализа и тех аспектов реальности, которые раскрываются
посредством их применения. В ячейках «таблицы» помещены экспертные
оценки в баллах от 1 до 7, указывающих степень раскрытия аспекта
посредством той или иной совокупности методов.
Как бы ни организовывалась информационно-аналитическая работа, но
первой и потому чрезвычайно важной процедурой является первичный анализ
(экспресс-анализ) и отбор релевантной информации. Эта процедура служит
своеобразным фильтром, отбрасывающим ненужное, и защищает аналитика от
информационного шума (избыточности). Содержание этой процедуры состоит,
прежде всего, в установлении сущности, важности, точности, полноты и
значимости информации на основе ее разделения (дробления) и сопоставления.
Поясним смысл перечисленных понятий.
Сущность информации заключается в совокупности отраженных в
ней признаков объектов, систем, явлений и процессов, выделенной
из более обширного объема. Информация всегда отражает степень
изменения существующего знания.
33
Важность информации. Информация является важной, если она
релевантна, то есть имеет связь с решением проблемы, и если ее
использование может внести вклад в деятельность (текущую или
планируемую).
Достоверность информации. Не всегда легко установить, является
информация достоверной или ложной, особенно если она содержит
сведения о событиях, которые еще не произошли. Имеются
критерии, по которым можно судить о достоверности информации.
К числу этих критериев относятся:
- критерий
обоснованности
(наличие
подтверждений
полученной
информации в ряде независимых источников);
- критерий непротиворечивости:
- отсутствие противоречий между отдельными утверждениями,
изложенными в сообщении;
- отсутствие противоречий внутри группы сообщений, поступивших
одного и/или группы источников за некий промежуток времени;
- отсутствие противоречий с имеющимися моделями интерпретации и
моделями предметной области;
- критерий авторитетности источника и/или степени защищенности носителя
(документа).
В общем случае степень достоверности информации оценивается
отношением количества ложных элементов информации к общему числу всех
элементов информации. Однако существуют и иные — частные методики,
основанные на экспертных знаниях. Такие методики применяются тогда, когда
не может быть оценена непротиворечивость сообщения относительно
некоторой совокупности моделей.
Например, достоверность информации может оцениваться и по
следующей шкале:
- свободная беседа с консультантом-специалистом — 90-95 %
- вопросно-ответная форма опроса партнера — 40-70 %
- свободный рассказ о событиях — 25-30 %
Также принято считать, что достоверность сообщений об имевшем место
событии, полученных от одного источника информации, не должна
оцениваться выше 33 %. Двух — 66 %, а достоверность информации,
полученной в сообщениях от трех источников, находится в пределах 94-99 %.
Всегда следует учитывать возможность внесения хорошо
подготовленной дезинформации, предназначенной для нарушения процессов
управления и/или снижения качества вырабатываемых управленческих
решений. Такая информация используется для намеренного отвлечения
внимания на ложные направления и, как следствие, — нанесение ущерба.
Получаемая информация может быть разделена на два вида:
34
- факты, как абсолютно достоверные утверждения о реально имевших место
событиях, о существовании объектов/процессах и т. д.;
- оценки сообщаемых фактов.
В письменных работах аналитического характера (аналитические
справки, записки, докладные, прогнозы и т. д.) ссылки на источники часто не
приводятся, хотя почти для каждого излагаемого в них факта можно было бы
указать источник (из СМИ или литературы). Однако ссылка на одну или даже
на две публикации не может ничего ни подтвердить, ни опровергнуть. Дело в
том, что всегда можно найти публикацию с достаточно точным описанием
любого значимого события из жизни страны, но точно так же можно найти и
другую — с фактографическими ошибками или неверной интерпретацией
фактов. Равно, как и третью, где речь идет о событии, которого не было (к
сожалению, это стало стандартной практикой, когда о намерении говорится,
как о свершившемся факте или сообщается о некотором плане, но ни слова о
его срыве).
Аналитические материалы, публикуемые различными компаниями,
также не всегда безупречны: там почти не бывает ошибок, но встречаются
сознательные умолчания или неоднозначные формулировки. По этой
причине информацию в СМИ можно считать достаточно достоверной, только
если она неоднократно повторена, причем лучше, если эта информация была
отмечена в СМИ разного вида и принадлежности, например, в газете, а через
некоторое время в деловом еженедельнике, или профессиональном журнале.
Наиболее важные факты нуждаются в подтверждении, как минимум, из
источников двух указанных выше типов5. Однако и этого может быть мало,
поскольку цитирование без ссылки на первичный источник — широко
распространенная практика в современной журналистике.
Значимость информации. Информация может быть одновременно
и важной и бесполезной, поскольку ее может оказаться недостаточно
для понимания сущности процесса, единичного события или явления
в целом. То, что конкурент меняет страховое агентство —
информация важная, но в изоляции от прочих сведений она не имеет
большой ценности. Однако если в организации существует обычай отправлять
каждый изолированный факт в «корзину для мусора», то очень скоро может
статься, что эта корзина будет умнее кого бы то ни было в таком учреждении...
Изолированный факт — это сигнал к началу активного поиска связей —
тут «повисшая в воздухе» информация становится инструментом
управления процессом информационно-аналитической работы (ИАР). Ее
См.: Паппэ Я.Ш. Олигархи. Экономическая хроника 1992—2000. — М.:
Госуниверситет ВШЭ, 2000 .
5
35
следует не отбрасывать, а соотносить с другой информацией, что может
принести ощутимую пользу6.
Ниже приведены два базовых подхода к осуществлению
эффективной аналитической работы. Эти два подхода, будучи
применены последовательно, параллельно или в цикле, позволяют
сформировать мнение о значимости информации, ее связи с иными
знаниями, встроить ее в процесс управления.
Первый подход — «циркуляция». Он состоит в интенсивном обмене
добытой информацией в группе лиц, имеющих к ней прямое отношение
(профессионалов, экспертов). Это создает предпосылки к сокращению
временных затрат на установление прямой или косвенной связи разрозненных
сообщений. Например, при наличии каналов информационного взаимодействия
между сотрудниками фирмы, отвечающими за разные участки ее деятельности,
могут получить косвенное подтверждение слухи о возможном банкротстве
конкурента, в результате их сопоставления с такими внешне не связанными
фактами, как смена аудитора и изменения уставного капитала.
Второй подход — «синтез». Он состоит в соединении на манер мозаики
всех обрывков информации для создания максимально полного представления
о происходящем событии, деятельности конкурента. Это не всегда легко,
потому что часто отсутствует ряд нужных элементов или они неподходящей
формы. Иногда наоборот. Части подходят, давая ясное представление о
ситуации.
При формулировании гипотезы аналитику часто приходится проделывать
сложный путь: использовать и циркуляцию и синтез, связывая результаты с
исследованием блоков вспомогательной информации для того, чтобы добиться
адекватного, ясного и полного отражения объекта (ситуации).
Для объяснения событий всегда необходимо иметь хотя бы две гипотезы.
Причиной многих катастроф является не пренебрежение информацией, а
ошибочное ее понимание. В истории имеется множество примеров такого рода,
особенно в военной сфере, где последствия серьезны и наглядны.
С другой стороны, для усложнения работы аналитиков оппонента могут
воспользоваться следующим приемом: излишние аналитические ресурсы
конкурента “связываются” путем вбрасывания не релевантной, но внешне значимой
информации. В этом случае значительные ресурсы противостоящей структуры
будут отвлечены на решение задачи “встраивания” этой информации в общую
картину происходящего. Таким образом, эти ресурсы будут блокированы.
Дезинформации, как таковой, не будет (информация будет достоверной, но в
результате нерационального расходования сил противника, более значимые факты
будут игнорироваться).
6
36
Израильская разведка Моссад, которую часто (и совершенно
заслужено) высоко оценивают, в свое время допустила ряд
серьезных промахов, давая однобокую интерпретацию полученной
информации. Так, она не сумела предвидеть ни войны Йома Кипура
в 1973 г., ни резкого поворота А. Садата в 1977 г., ни интифады в
1987 г. Словом, при стратегических оценках она так же неповоротлива, как и
многие другие. Но то, что касается точности оперативной информации,
которую можно использовать для тактических выводов (и операций),
израильская разведка почти всегда была на высоте.
Какова же логика в формулировании гипотез, в придании смысла фактам,
на первый взгляд кажущимся разрозненными или смешанными?
Прежде всего, для руководителя важно умение пренебрегать
собственными предубеждениями. Если, например, противник недооценивается,
то естественным следствием этого явится попытка априорно исключить
определенные гипотезы о нем. В эту ловушку попадали многие. Американцы
недооценили силу стремления вьетнамцев к независимости, израильтяне
недооценили способность палестинцев к восстанию на оккупированных
территориях.
Западные
предприниматели
недооценили
японское
экономическое наступление в 70-е годы.
В таких случаях, чтобы избежать ошибки при принятии сложного
управленческого решения, можно предложить принцип независимой
экспертной оценки. Его суть состоит в том, что для оценивания ситуации или
предлагаемого решения следует запросить мнение сторонних экспертов в этой
области (в роли эксперта может выступать как коллектив, так и отдельный
индивид), не связанного служебной, финансовой или иной зависимостью с
субъектом управления, заказчиком. Это позволит выявить совершенно разные
гипотезы, оценки и прогнозы, сличить мнения, получить сведения по
определенным предположениям. В идеальном случае количество экспертов
должно обеспечивать действенность принципа мажоритарной оценки (как
основу процедуры голосования), если иной способ обоснования выбора
отсутствует. Здесь включается уже элемент ответственности руководителя за
выбор решения и проведение его в жизнь. Но, повторим, всегда должна
использоваться возможность получения и оппозиционных мнений и гипотез.
Качество анализа и интерпретации в большой степени зависит от
профессиональной принадлежности аналитика. Так как «чистых» аналитиков у
нас в стране нигде не готовят, это означает, что наиболее подходящим лицом
для интерпретации полученной информации является человек, являющийся
профессионалом в соответствующей функциональной области (производство,
маркетинг, финансы, исследования и разработки и т. д.)
Информация становится особо ценной тогда, когда она прямым или
косвенным образом принимает участие в выработке решения высшим
37
руководством организации. Искусство аналитической работы состоит в том,
чтобы персонал организации своевременно получал информацию, которая ему
действительно необходима для выработки адекватных управленческих
решений. Только в таких условиях предприятие (организация) существует и
развивается, не затрачивая усилий на переработку избыточной информации. И,
разумеется, принимая меры против утечки ценной для конкурентов
информации о своей деятельности и планах.
Для человека, не обладающего навыками информационноаналитической работы, обилие информации столь же губительно, что и
отсутствие ее — оно отрицательно сказывается на качестве решений.
Прошедшие оценку и аналитическую обработку сведения доводятся до
руководителей, согласно сфере их деятельности и уровню их компетенции,
либо неограниченно распространяются среди лиц, принимающих решения, или
рядового персонала (это определяется принципами функционирования
организации). Если по своему характеру информация относится к
стратегическому планированию, то ее должны получать лица, составляющие
планы и несущие ответственность за принятие стратегических решений.
«Деликатная» по характеру информация может сообщаться только отдельным
лицам. В военных учреждениях и спецслужбах превалирует принцип «знать
только необходимое»: независимо от положения сотрудника в организации он
должен получать только ту информацию, которая ему необходима для
выполнения его обязанностей. Этот принцип применим в любой организации.
Следует четко установить правила распространения информации (политику
информационного обеспечения и — как ее неотъемлемую составляющую —
политику информационной безопасности), с тем, чтобы обеспечить
необходимую осторожность, но и не отказывать в информации тем, кто в ней
нуждается.
От качества информационно-аналитического обеспечения во многом
зависит безопасность предпринимательской деятельности, о чем подробно
говорится в ряде источников7. Главная цель, которая при этом должна быть
достигнута, — решение информационно-аналитическими средствами проблем
защиты от возникающих угроз.
Так как аналитика своим происхождением отчасти обязана философским
доктринам, она сохранила привычку опираться на какую-нибудь систему, с
которой она каким-либо образом оказывается связанной. Аналитика в
прошлом, как и большинство наук, часто имела эзотерический характер,
Шатраков А.Ю. Безопасность предпринимательской деятельности. — М.: 2000;
Доронин А.И. Роль системы экономической разведки в стратегии и тактике
управления предприятием // Мир безопасности. — 1999. — Ч. 3 (64). — С. 27—31;
Адашкевич Ю.Н. Безопасность предпринимательства. В каком направлении идти? //
Информационный сборник «Безопасность.— 1994. — Ч. 3.
7
38
являясь делом избранных. С течением времени все большее число профессий
требовали системного мышления и росло число людей, использующих
аналитику как инструмент в практической деятельности.
Постепенно сформировались основные принципы аналитической
деятельности и основные принципы аналитического метода, которые
во многих аспектах совпадают с диалектическими принципами. Для
начала
перечислим
основные
принципы
аналитической
деятельности:
- целенаправленность;
- системность;
- актуальность;
- своевременность;
- активность;
- инициативность;
- достоверность;
- объективность;
- полнота;
- непрерывность;
- альтернативность;
- гибкость;
- обоснованность.
Раскроем содержание перечисленных принципов аналитической
деятельности.
Целенаправленность — ориентация аналитической деятельности на
достижение конкретных целей решаемых задач (результатов в практической
деятельности).
Системность — комплексный анализ решаемых проблем с учетом их
места, роли и взаимосвязей в общей структуре обеспечения деятельности
организации (предприятия).
Актуальность — аналитическая деятельность должна вытекать из
потребностей практики, иметь высокую степень важности в данный момент, в
данной ситуации, для решения конкретной проблемы. Кроме этого,
исследования могут проводиться по вопросам не столь актуальным на данный
момент времени, но имеющим перспективу развития, могущим осложнить
ситуацию в исследуемой области (объекте анализа).
Своевременность — получение и выдача результатов аналитической
деятельности в требуемые сроки, в удобном виде и в форме, предназначенной
для непосредственного использования адресатом.
Активность — проведение аналитической деятельности и выдача ее
результатов независимо от конкретных запросов пользователей с
определенным упреждением и элементами прогнозирования. Для обеспечения
эффективности исследования необходимо определение динамики развития
изучаемой ситуации и предвосхищение возможных негативных последствий,
установление и объяснение закономерностей изменения показателей,
характеризующих ситуацию, разработка сценариев ее развития и экспертное
прогнозирование.
39
Инициативность — выявление и описание проблем, формулирование
задач и способов их решения (в том числе, выходящих за рамки традиционных
представлений). Выработка не только оценочных результатов, но и
конструктивных предложений и рекомендаций.
Достоверность — учет истинности исходных данных анализа, точности
используемых
количественных
данных,
степени
объективности и
обоснованности выводов, оценок, предложений.
Объективность — отсутствие тенденциозности, беспристрастное
отношение аналитика к исследованию и его результатам.
Полнота — использование всей имеющейся информации, относящейся
к решаемым задачам. При этом предполагается выдвижение и проверка всех
возможных вариантов развития событий, версий о сущности и причинах
изучаемого явления, определение закономерностей его развития.
Непрерывность
—
организация
постоянно
действующего
информационно-аналитического мониторинга обстановки, своевременно и с
заданной степенью детализации отражающего основные изменения в
исследуемой ситуации.
Альтернативность мнений — наличие у каждого сотрудника
аналитического подразделения возможности свободно высказать свое
независимое мнение по результатам проведенного исследования и довести его
до вышестоящего руководства.
Гибкость — возможность быстрой адаптации к изменениям
общественно-политической обстановки без модификации структуры методов и
средств реализации аналитической работы — исключительно за счет внесения
изменений в метапеременные (систему одобренных — не путать с
«декларированных» — обществом ценностей).
Обоснованность — получение аргументированных результатов
аналитической работы на основе современных достижений науки,
эффективных информационных и аналитических технологий, стремление к
объективно истинному и проверенному знанию, использование всего
комплекса познавательных принципов.
Вытекающим из этого комплекса основных принципов аналитической
деятельности вообще являются частные принципы аналитического метода
как инструмента познания и влияния на действительность. К ним можно
отнести:
- объективность и независимость подхода;
- всесторонность рассмотрения, выявление основных проблем и «болевых
точек», их структурирование;
40
- системность
рассмотрения
(эмерджентность8,
комплексность,
структурность, иерархичность, функциональность);
- познание сущностной стороны явлений и процессов;
- выявление взаимосвязей с другими объектами;
- установление причинно-следственных связей (принцип детерминизма);
- сравнение и аналогия;
- выявление основных тенденций развития (изменения);
- единство количественных и качественных характеристик;
- единство формы и содержания и иные.
Следует учитывать, что вышеперечисленные принципы часто
используются скорее интуитивно, чем на научной основе (в том числе, и
потому, что предыдущие оценки источников и информации часто не годятся
для новых сочетаний действующих факторов). Аналитическая деятельность
приучает относиться с уважением (но без фетишизма) к исторически
сложившимся институтам и традициям — каковы бы они ни были,
приучает различать в них постоянное и изменчивое, необходимое и наносное,
анализировать резерв их прочности. Ведь нередко выводы приходится давать и
с учетом инерции мышления, стереотипов поведения, устойчивости
традиций…
Утверждение «истина — в оттенках» достаточно справедливо и для
аналитики. Здесь, как нигде, важно «искусство мелочей». Суть его в том, что
иногда мелкие детали, которые не замечаются большинством, могут при
соответствующей интерпретации быть красноречивыми «как муха в сметане».
В связи с тем, что большинство происходящих политических событий имеют
закулисную сторону, которая тщательно скрывается, аналитик вынужден
собирать буквально крупицы информации по интересующему вопросу,
сравнивать их с уже имеющимися данными, выявлять «зародыши» будущих
изменений и их направления.
На практике подавляющее число управленческих решений
принимается в условиях неопределенности — неполноты информации по
соответствующим проблемам, а порой в условиях сознательного искажения,
противоречивости имеющихся в наличии данных.
Многие люди неадекватно воспринимают окружающий мир,
находясь под влиянием ложных установок и стереотипов,
различного
рода
зависимостей:
религиозно-духовных,
материальных, национальных… В условиях информационного
хаоса, а порой и прямой дезинформации, они не могут
самостоятельно структурировать поступающую информацию, что приводит к
деструктивным процессам на личном и общественном уровне. Практика
Эмерджентность — имеется в виду способность учитывать эмерджентные
свойства, то есть — привнесенные в результате объединения элементов в систему.
8
41
показывает, что любой развал начинается с информационного развала и
дезинтеграции. Принцип «разделяй и властвуй» действует, прежде всего, в
информационной сфере.
Современность дает нам возможность наблюдать яркие примеры
того, как сугубо идеальные построения, принятые в качестве
стандарта некоторым кругом лиц, настолько рассогласовываются не
только с иными (столь же эфемерными истинами), но и приходят в
конфликт с базисными (инстинктивными) установками индивидов,
образующих этот круг. Результатом бывают и случаи самосожжения,
ритуального убийства собственных детей и иные девиантные проявления. В
полях измененных смыслов индивидуального создания людей — простор для
любых манипуляций.
2
СТРУКТУРА,
ЗАДАЧИ
И
МЕСТО
АНАЛИТИКИ
СОВРЕМЕННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ
В
По рассмотрении предыдущего раздела мы приходим к выводу, что
аналитика является ядром и сущностью современных интеллектуальных
технологий, которые в свою очередь позволяют с опережением отражать
действительность, разрабатывать новые стратегии развития всех сфер
жизнедеятельности общества, создавать идеи прорывов на решающих
участках, структуры и организации, позволяющие их реализовать на
практике. Необходимо отметить и такой момент, что в большинстве развитых
стран хорошо поставлена защита информационной инфраструктуры. Это
касается не только технологических разработок типа «ноу-хау», но и
современных интеллектуальных технологий.
СТРУКТУРА И ЗАДАЧИ АНАЛИТИКИ
Как явствует из приведенного ранее определения аналитики, структура
аналитики как науки образована системной совокупностью трех
взаимосвязанных направлений: методологического, технологического и
организационного. Отсюда логично вытекает, что аналитика должна решать как
минимум, три класса задач:
- задачи методологического плана;
- задачи технологического плана;
- задачи организационного плана.
Однако все не так просто: всякая наука «сражается на два фронта».
Первое направление связано с развитием методологии, технологии и
организации
самой
науки,
ее
собственного
методологического,
технологического и организационного обеспечения. Оно призвано обеспечить
42
научных работников, занятых в этой сфере: удобной формальной системой для
выражения научных суждений, совокупностью базовых методов исследований,
технологией и инструментальными средствами для их проведения. Для
большинства наук это направление имеет множество общих черт, здесь
наблюдается феномен взаимопроникновения и взаимодополнения научных
направлений — методы, технологии и принципы организации, разработанные в
одних науках, заимствуются и находят широкое применение в других.
Естественно, что каждая наука вырабатывает и свои, сугубо специфичные
методы и технологии, которые не могут быть применены в рамках других
научных направлений.
Второе направление связано с применением достижений науки в
практической деятельности — это ее прикладное направление. В рамках
этого направления вырабатываются те методы, методики и технологии,
которые при должной организации деятельности обеспечат потребителей
полученных данной наукой результатов средствами решения задач, стоящих
перед ними на практике. Это — видимое лицо науки.
Ученик, сидящий за партой, воспринимает физику, как собрание сухих
формулировок законов, языка формул, лабораторного оборудования, но после
уроков, погружаясь в действительность, он наблюдает и взаимодействует с
множеством физических явлений, совершенных и далеких от совершенства
устройств, в которых незримо «работают» законы физики. Точно также обстоит
дело и многими другими науками. Но существует класс наук, в которых
методы, технологии и принципы организации исследований более тесно
вплетены в прикладную сферу; именно к этому классу и следует относить
аналитику.
Безусловно, аналитика имеет и свою, невидимую для внешнего
наблюдателя сторону, однако область пересечения теоретической
(«внутренней») аналитики и прикладной («внешней») аналитики вмещает в
себя почти полную совокупность ее методов, технологий и организационных
принципов. Интересно, что аналитика имеет и еще одну интересную
особенность: немалая часть прикладной аналитики представлена интуитивной
компонентой аналитической деятельности. На рис. 1.2 приведена иллюстрация,
демонстрирующая, в том числе, и соотношения между составными частями
аналитики; нижняя часть сферы ответственности прикладной аналитики, не
вошедшая в пересечение, по замыслу авторов и призвана отразить эту, еще не
освоенную наукой, отрасль аналитики. Здесь следует рассматривать и так
называемые трансовые методики, и методики, связанные с применением
гипнотического воздействия, довольно часто используемые в специфических
отраслях исследований (естественно, не в них суть аналитики, хотя в
экстренных случаях аналитики не брезгуют и такими — не до конца
изученными приемами).
43
Теоретическая аналитика
Прикладная аналитика
Методология
Технология
Организация
Естественные
науки
Теория формальных
языков
Гуманитарные
науки
Информационные
технологии
Системный
анализ
Телекоммуникационные
технологии
Технологии
управления обществом
Философия, логика, семиотика
Рис. 1.2. Структура аналитики и смежные отрасли знания
Мощнейшим инструментом при ведении аналитической работы является
системный анализ. Теоретические основания этой методологической системы
заложены в начале 1950-х годов Людвигом фон Берталанфи в его работах по
общей теории систем (ОТС). Первый вариант ОТС был предложен в 1912 году
А.А. Богдановым9, однако он остался практически неизвестным. Вариант ОТС,
предложенный
Берталанфи10
привлек
внимание
широких
кругов
международной научной общественности. Тем не менее, он не тождественен
ОТС. Берталанфи, например, не удалось охватить различные концептуальные
Богданов А.А. Всеобщая организационная наука (тектология). — СПб., 1912. — Ч.
1.; Богданов А.А. Очерки организационной науки // Пролетарская культура. — 1918.
— № 7; Богданов А.А. Очерки всеобщей организационной науки. — Самара, 1921.
10
Берталанфи Л. Общая теория систем — критический обзор // Системные
исследования.— М., 1969.
9
44
системы; весьма ограничено и его понимание системы. Поэтому позже М.
Месаровичем11, Л. Заде12, О. Ланге13, У. Россом У. Эшби14, А.И. Уемовым15,
Ю.А. Урманцевым16 были разработаны новые варианты ОТС, во многом
свободные от недостатков, присущих прежним вариантам.
Эти авторы получили много интересных результатов, большинство из
которых в настоящее время стало «классикой» системного анализа и аналитики.
Их варианты ОТС объясняют глубокое и разностороннее единство живой и
неживой природы в отношении поли- и изоморфизма, симметрии и асимметрии
их объектов. ОТС дала в руки исследователей систем своеобразные
аналитические инструменты и перечень того, что должно быть, что может быть
и чего не может быть для систем — материальных или идеальных.
Устанавливаемое
системными
методами
пространство
логических
возможностей позволяет эффективно исследовать и управлять системными
объектами.
Аналитика должна быть способна к обобщениям, предсказаниям,
объяснениям, постановке новых вопросов, связям с важнейшими научными
теориями и принципами — эти свойства ей придает именно системность.
Методологические основания системного анализа становятся более
«прозрачными», если рассмотреть уровни терминологической изоляции
сущностей, которыми оперирует эта теория. На языке этой теории
поставленная проблема связана с определением условий существования
системы «аналитический центр — объекты анализа + окружающая среда» и
выявлением определенного значения реляционного и атрибутивного
системных параметров.
Месарович М.Д. Основания общей теории систем // Общая теория систем. — М.,
1966; Месарович М.Д. Общая теория систем и ее математические основы //
Исследования по ОТС. — М., 1969.
12
Заде Л. От теории цепей к теории систем // Труды Ин-та радиоинженеров. —
1962. — Т. 50. — № 5. — Ч. 1.
13
Ланге О. Целое и развитие в свете кибернетики // Исследования по ОТС.—
М.,1969.
14
Эшби У. Росс. Теоретико-множественный подход к механизму и гомеостазису//
Исследования по ОТС.— М., 1969.
15
Уемов А.И. Системы и системные параметры // Проблемы формального анализа
систем.— М., 1968.
16
Урманцев Ю.А. Начала общей теории систем // Системный анализ и научное
знание. — М.: Наука, 1978.
11
45
«Реляционный системный параметр — это набор отношений,
таких, что любые системы находятся в каком-либо отношении
из этого набора17.»
«Атрибутивный системный параметр — это набор таких
свойств, одним из которых обладает любая система. Любое из
этих свойств является одним из значений атрибутивного
системного параметра»18.
Классический подход в применении научных методов к решению
проблем состоит в том, что базовый алгоритм включает три этапа: первый —
постановка задачи и сбор исходной информации; второй — выдвижение
гипотезы; третий — проверка этой гипотезы.
Исследование различного класса систем с целью выявления общности их
структур, создание общей теории, справедливой для всех систем этого класса,
является характерной чертой современного этапа развития науки. Поэтому
понятие системы стало за последние десятилетия одним из наиболее
популярных.
Очень часто с понятием системы ассоциируется понятие структуры —
иногда понятие системы и структуры даже отождествляют (правда, в ряде
случаев и противопоставляют). По нашему мнению, структура — это
определенная сторона, аспект системы. О структуре можно говорить в том
случае, если полностью отвлечься от сущности элементов системы, сделать
основным предметом анализа отношения между ее элементами. Исследование
структуры и в отвлечении от субстрата системы показало свою плодотворность
в структурной лингвистике, топологии, и ряде других наук19.
Классификационные основания, используемые в общей теории систем,
весьма многообразны, однако, чтобы не перегружать читателя, ограничимся
лишь теми, которые необходимы для понимания сущности проблемы.
При рассмотрении систем необходимо понимать важность различения
внутренних и внешних отношений, а также сознавать относительную ценность
любой классификации (при изучении той или иной классификации необходимо
осознать причины выбора предложенного критерия, то есть, в конечном счете
— цель ее построения).
См.: Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. — М.: Мысль, 1978.
С. 144.
18
См.: там же, С. 145.
19
См.: Системный анализ и научное знание / Под ред. Д.П. Горского. — М.: Наука,
1978.
17
46
Рассмотрим вкратце понятия и классификационные основания,
используемые в общей теории систем (ОТС) Людвига фон Берталанфи.
В соответствии с положениями ОТС, рассматриваются следующие
классы систем: открытые и закрытые; первичные (пребывающие в
некотором начальном, часто — неорганизованном, состоянии) и финальные
(достигшие конечного состояния).
Центральным в «Общей теории систем» Л. Берталанфи является понятие
«открытой» системы. Однако открытость и закрытость, как они обычно
определяются в литературе, не представляют собой общесистемного параметра.
Действительно, если под открытыми системами понимать те, которые
обмениваются с окружающей средой энергией, но не обмениваются веществом,
как это считает Берталанфи, то такое основание классификации будет
применимо лишь там, где применимы физические понятия вещества и энергии.
Общесистемные же характеристики объектов, названные А.И. Уемовым
системными параметрами (см. выше), применимы к любому объекту,
рассматриваемому в качестве системы.
Методика определения связи между конкретными свойствами объектов и
системными параметрами может быть различной для разных предметных
областей. Для выяснения того, какое значение интересующего нас системного
параметра характеризует данную систему, можно пользоваться известными в
науке методами исследования, такими, например, как эксперимент (мысленный
и реальный), выводы по аналогии, индукция и дедукция.
Анализ тенденций развития современных информационных технологий
показывает, что одним из основных направлений является направление,
связанное с приданием создаваемым программным и техническим системам
интеллектуальных свойств. Инструментарий современного аналитика
обогащается
средствами,
учитывающими
специфику
организации
мыслительного процесса, адаптирующимися к потребностям аналитика. В
стадии формирования пребывают технологические средства, осуществляющие
мониторинг поисковых запросов к информационным ресурсам с целью
проведения инициативных информационно-поисковых процедур в интересах
интенсификации аналитической работы. Однако очевидно, что эти средства не
в состоянии самостоятельно осуществлять аналитическую работу — они
напрямую зависят от профессиональных качеств аналитиков и качества их
методологического вооружения.
ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ, ИХ ЗАДАЧИ
Любая аналитическая работа обеспечивается комплексом технологий
обработки информации, основанных на целостной методологической базе.
47
Информационные технологии — это неотъемлемая часть современных
технологий в целом, прежде всего прогностических, образовательных,
технических, компьютерных и иных. В настоящее время, когда активно
развиваются и внедряются ЭВТ и высокоскоростные средства связи, их
значение сильно возрастает. Однако все эти технологии зависят от «человека с
карандашом» — мыслителя, аналитика, способного рождать новые
продуктивные идеи. Без такого субъекта — генератора и производителя идей
вся информационная работа ничего не значит.
Уровень развития информационных технологий, безусловно, играет
важнейшую роль во всех сферах деятельности человека, прежде всего в сфере
управления, политики, технических ресурсов, гуманитарных отраслях науки.
Но если суть информационных технологий состоит, скорее в том, что они
призваны соответствующим образом подготовить массивы данных для
дальнейшего их изучения человеком-аналитиком (т. е. в их информационносправочной функции), то суть информационно-аналитических технологий — в
том творческом, интеллектуальным содержании аналитических процедур,
которые осуществляет аналитик или лицо, принимающее решение, по
получении набора данных.
Информационно-аналитические
технологии
(ИАТ)
можно
определить как систему знаний, методов, операций и правил, позволяющих
на основе привлечения энергетических, сырьевых, технических,
интеллектуальных, кадровых, организационных, информационных и прочих
ресурсов обеспечить наибольшую эффективность того или иного вида
деятельности.
Важнейшей
особенностью
ИАТ
является
их
междисциплинарный характер, они находится на «стыке» целого ряда научных
дисциплин, порою слабо связанных между собой. К их числу можно отнести
философию, социологию, логику, математику, экономическую науку,
информатику, управленческую науку, психологию и другие отрасли науки.
Информационно-аналитические технологии — это не только планы
и проекты созидательной направленности... Они могут выступать и в
качестве мощного оружия. Не случайно с целью нанесения противнику
максимально разрушительного удара, способного обратить даже созидательную
его деятельность на разрушение собственной страны, разорение собственного
дома и семьи, на борьбу с вымышленными врагами, ориентировать его на
достижение ложных целей, создано именно информационное оружие. Одной
из разновидностей ИАТ являются и технологии проведения
информационных акций деструктивной направленности.
48
Впрочем, вспомним советско-латинское речение студентов-медиков
«симилис симилисом» («клин клином вышибают»)... В каком-то смысле ИАТ
не отличается от лекарств в духе медицины средневековья. Информационноаналитические технологии являются и инструментом нападения, и
инструментом противодействия деструктивным информационным акциям.
Можно сказать, что «ИАТ — это и яд, и противоядие в одном флаконе».
Помните, «железную логику» из фильма «С легким паром»? — Так
вот, в фильме мы видели классическую схему рассуждений
(аналитическую
технику),
направленных
на
преодоление
фрагментарности знаний, а уж насколько это удалось героям — это
другой вопрос. Считайте, что примерно так выглядят люди наутро
после взрыва «информационной бомбы», точь-в-точь, как алкоголики, по
протрезвлении, собирают отрывочные воспоминания. Именно эта процедура
восстановления перемолотой в крупу мировоззренческой системы нам очень
знакома (начиная с 1917 года, в среднем один раз за 20 лет нашим
соотечественникам приходилось радикально менять свои взгляды, но вот беда
— это всегда происходит с большими потерями). Да и «утро» такое наступает,
как правило, уже спустя годы — как это было в 1995 году. Тогда, в итоге
преобразований, начатых в 1988 г., вместо автомобиля «Волга» в руках у
граждан оказались бумажки, способ применения которых был совершенно не
очевиден, но зато слово «ваучер» уже навязло в зубах и казалось приветливым
и знакомым.
Итак, повторим, что в противовес информационному оружию,
нацеленному на дестабилизацию и разрушение опорных элементов
целостной
системы
мировоззрения,
существуют
средства,
стабилизирующие и организующие процессы мышления и целеполагания.
Именно таким средством противодействия информационному оружию
являются аналитические технологии. Но для того, чтобы информационноаналитические технологии действительно могли работать в качестве системы
противодействия информационному оружию, необходимо, чтобы аналитик
непрерывно осуществлял контроль за состоянием своего модельного мира.
Этот модельный мир, «помещенный» в голове аналитика, выступает в качестве
основы для реализации всех процессов целеполагания. Позже мы рассмотрим
вопросы, связанные с режимами модификации модели мира аналитика,
определим, что есть аналитический режим восприятия информации и какие
режимы восприятия информации вообще бывают. Пока ограничимся тем
замечанием, что аналитик не должен допускать спонтанной (неосознанной)
модификации модели мира, а также заботиться об актуальности содержания
этой модели.
49
Следует также заметить, что чтение периодических изданий,
специальной литературы, посвященной самым разнообразным
отраслям человеческой деятельности, художественной (и даже не
слишком художественной) литературы должно быть такой же
привычкой аналитика, как чистка зубов и прочие повседневные
«ритуалы». Так, например, даже чтение макулатуры жанра «фэнтези»
может оказаться нелишним, поскольку позволяет обнаружить стилевые
клише в идеологической литературе, адресованной молодежи, либо самим
активно использовать «родной язык» 14-17-летних для организации
запрограммированного психологического и идеологического воздействия.
Как видим, очень важен фактор личности аналитика, его социальный
и личный опыт. Как в никакой другой сфере, в аналитике чрезвычайную роль
играет субъективный фактор. Знания, опыт и интуиция аналитика, его
профессионализм и гражданская ответственность служат основанием для
аналитических оценок и выводов.
В настоящее время в литературе используется термин «интеллектуальные
технологии». Фактически этот термин по своему содержанию равнозначен
термину «информационно-аналитические технологии».
Информационно-аналитические технологии позволяют:
1.
Снизить нагрузку на лицо, принимающее решение, за счет
осуществления первичной фильтрации потока данных.
2.
Освободить аналитика от рутинной работы по систематизации,
реферированию данных.
3.
Повысить системность восприятия данных об обстановке за счет
введения процедур интеграции информации.
4.
Обеспечить преобразование данных об обстановке к виду, более
удобному для восприятия аналитиком.
5.
Автоматизировать поиск аргументации в подтверждение или
опровержение выдвигаемых аналитиком гипотез.
6.
Обеспечить автоматическую индикацию логически противоречивых
данных (при наличии соответствующих процедур их формализации).
7.
Обеспечить автоматическую индикацию ожидаемых событий за счет
постановки заданий автоматизированным системам.
8.
Повысить эффективность информационно-аналитической работы за
счет алгоритмизации и стандартизации аналитических процедур.
9.
Обеспечить более высокую психологическую устойчивость экспертааналитика к стрессовым воздействиям за счет применения
специальных методик.
Как видно из перечня функций ИАТ — это не только и не столько
программные и аппаратные средства обработки данных и сигналов, сколько
специфические методики, пригодные как для реализации их с применением
50
средств автоматизации, так и для использования вне комплекса средств
автоматизации. В первую очередь ИАТ применяются в интересах снижения
напряженности и повышения эффективности интеллектуального труда, что
часто достигается за счет алгоритмизации деятельности аналитика (умеренной,
конечно).
То есть в рамках ИАТ могут быть выделены две компоненты:
автоматизация деятельности (инструментальное направление) и
алгоритмизация
деятельности
аналитика
(методологоорганизационное направление).
Благодаря этому ИАТ позволяют эффективно решать разнообразные
практические задачи в самых различных сферах деятельности: в науке, технике,
экономике, социальной сфере, политике, гуманитарных отраслях и иных. На их
основе проводятся: анализ социально-политической ситуации, обоснование
выбора политических или экономических решений на различных уровнях
властных полномочий, прогнозирование результатов выборов, а также
решаются многие другие проблемы, находящиеся в плоскости социальных
процессов.
В этом смысле ИАТ направлены на обеспечение деятельности различных
лиц, принимающих решения в условиях дефицита времени, неполноты
сведений об исследуемых процессах, нечеткости, противоречивости или
недостоверности информации.
3
АНАЛИТИКА КАК СРЕДСТВО ДОБЫВАНИЯ ЗНАНИЙ
Мы уже указывали, что одной из целей информационно-аналитической
работы является извлечение и применение новых знаний, пригодных для
использования в цикле управления. Существует множество эффективных
аналитических методов, подходов и приемов, однако всем этим методам
свойственна одна общая черта — все они нацелены на оптимизацию
мыслительного процесса, его структурирование. Иначе говоря, качественная
обработка информации напрямую связана с «правильным устройством мозгов»,
то есть, с формированием системного мышления. В этой области существует
довольно много полезных разработок, но по причине того, что эти разработки,
большей частью, зарождались в рамках специфических видов деятельности,
они мало кому известны. Одними из них традиционно пользуются экономисты,
другими — специалисты-системотехники, третьими — специалисты в области
имитационного моделирования и так далее. Но обратимся именно к тому
общему, что применимо не только в частной прикладной отрасли, а именно к
аналитику, как специалисту по извлечению знаний, а не к химику,
электротехнику или финансисту.
51
КОГНИТОЛОГИЯ ПО В. ДАЛИНУ (СЕМАНТИЧЕСКИЙ АПЕКТ)
Эта наука остается «вещью в себе» для большинства людей, не
связанных по роду своей профессиональной деятельности с информационными
технологиями, особенно, с экспертными системами, системами искусственного
интеллекта и задачами реорганизации бизнеса.
Необходимо отметить, что в среде российских «неформальных» ученых
(которая существует как феномен творческого меньшинства, пожалуй, только в
нашей стране) вопросу утверждения когнитологии как нового научного
направления уделялось значительное внимание. К числу его энтузиастов
следует отнести Валерия Далина (Никитина), много лет пытавшегося своими
публикациями (в том числе самиздатовскими) по когнитологии добиться
понимания этих проблем в академических кругах. Его утверждения о
необходимости повышения системообразующей роли науки, как это ни
странно, встречались безразличием со стороны научной общественности. К
сожалению, в нашем обществе мифогенерирующим видам знания и формам
деятельности, к числу которых относятся и религии, и различные оккультномистические течения — уделяется гораздо больше внимания, чем науке20. Это
приводит к тому, что в общественном сознании наблюдается преобладание
чувственно-образных и иррациональных компонентов в ущерб рациональным.
Еще в 1930-е годы академик В.И. Вернадский указывал на тесную связь
процесса развития науки и самого феномена научного мышления с переходом
от
чувственно-эмоционального
к
логическому
восприятию
мира.
Использование разработанного им методологического подхода позволяло
научно интерпретировать уже известные знания полученные философией,
антропологией, психологией, психиатрией и, что может показаться
неожиданным — религией. Последнее замечание следует прокомментировать:
религия (ее обрядовые таинства и эзотерические школы т. п.) на протяжении
многих веков накапливали опыт именно информационного, а не
насильственного управления индивидом — официальная наука только сейчас
обживает эти пространства. Разве это не повод посмотреть на религию с иной
точки зрения, не как на мировоззренческую систему, а как на общественный
Сейчас в нашей стране действует масса различного рода академий и институтов
белой и черной магии, получивших право так себя именовать с тех пор, как эти
слова разрешили употреблять в качестве части названия общественных и
коммерческих организаций. Этим подрывается доверие населения к реальным
научным учреждениям и укрепляется доверие к шарлатанским структурам.
20
52
институт, который на протяжении многих веков обеспечивает свою
целостность, сохраняет высокую численность своих членов и т.д21.
Сравнительный
анализ
существующих
типов
мышления
и
мыследеятельности позволяет научному прогнозированию определить вектор
дальнейшей эволюции Человечества. Эта эволюция будет осуществляться вовсе
не в направлении генных мутаций, а в направлении модификации
человеческого сознания, точнее в эволюции мышления: от допонятийномифологического к мышлению понятийному, от мифологии, религии,
искусства, философии к Науке, от сенсосферы (сферы чувств) к ноосфере
(сфере Разума) в понимании В.И. Вернадского.
Мышление со времен Аристотеля отождествлялось у интеллектуалов с
логикой — для них эти понятия были синонимами. Психология мышления
доказала, что логика — лишь внешнее оформление мысли (операторы мысли),
глубина же мысли — ее операнды, не в ее компетенции. Они стали объектом
изучения психологии. Логика позволяет делать вывод лишь о форме мысли,
психология же — о сущности содержания мысли, мышления. Впрочем, эта
идея не нова — логика многими признается, как метаязыковая компонента
любого — естественного или искусственного языка.
Еще И.М. Сеченов в «Элементах мысли» показал, что все многообразие
мыслей выражается «общей формулой» — в трехчленном предложении
(подлежащее, сказуемое, связка). Трехчленная структурная формула по
Сеченову воплощает в себе с одной стороны, эквиваленты пространственновременной
организации
образно-предметного
материала
мысли,
воспроизводящего в ней соотносимые объекты (в форме двух операндов) и, с
другой стороны, — эквивалент символической, речевой операции этого
соотнесения (в форме оператора), т. е. содержание и организацию мысли.
Л.М. Веккер (физик и психолог) в монографии «Психические процессы.
Мышление и интеллект», в развитие этих идей, выявил, что, если для адаптации
животных характерна координация поведения, то специфичным для поведения
человека является постоянная обратимость (корректировка) в сфере
мышления, — как в операндном, так и операторном составах мысли22.
Тогда символы-операнды обозначают соответствующие физические
величины, а символы-операторы — операции над ними. А это и есть Язык Речи
(система сигналов, упорядоченная по отношению к источнику). В таком случае
Более подробно см.: Курносов Ю.В. Тайные доктрины вчера и сегодня (эзотеризм
как культурно-исторический феномен). —— М.: Интеллект, 1996. — 256 с.
22
Уже Сеченовым было сделано заключение о сигнально-регулярном характере
психических и, в частности, мыслительных процессов. Веккер же на основе его
общей теории сигналов представляет мышление, как частный случай общекодовой
формы сигнала информации, т. е. форму взаимной упорядоченности сигнала и
источника, которая отвечает лишь общим условиям пространственно-временного
изоморфизма.
21
53
мышление — это обратимый перевод (перекодировка) информации с «языка»
пространственно-временных отношений на Язык Речи. Под «предметом»
понимаются не только материальные, но и субъективные объекты (идеи
простые и сложные, мысли, мысли о мысли).
В развитие уже теории Сеченова-Веккера в 1982 г. была выдвинута
триадная концепция мышления. Она позволила «отпочковаться» от философии
и даже психологии в самостоятельную отрасль знания — науку о мышлении,
названную когнитологией (в некоторых публикациях — когитология, от англ.
cognition — познание и лат. cogitatio — мышление). Согласно этой концепции,
мышление — это свойство разума различать объекты бытия, присваивать им
имена, оперировать именами их сущностей.
Соответственно когнитология (когитология) имеет три раздела:
классиологию, выявляющую законы теории классификаций и правила,
исключающие неадекватное сближение объектов мысли; номинологию,
выявляющую объективные законы номинации и правила, исключающие
«название вещей не своими, а чужими именами»; оператологию, выявляющую
правила оперирования операндами мысли (поставляемых классиологией и
номинологией). Таким образом, логика-операторика — это лишь 1/3 мышления
и данная концепция позволяет восполнить недостающих 2/3 и быть серьезным
методологическим средством для анализа проблем различной природы.
Согласно Л.М. Веккеру мышление можно представить в качестве
«переводчика, обслуживающего переговоры» сознания с Бытием (внешним и
внутренним миром самого человека)23. Согласно когнитологии, мышление —
это свойство лишь человека разумного, а не животных различать явления
бытия, присваивать им имена и оперировать именами. Мышление как и
синхронный переводчик может по-разному проявлять свои свойства
(способности). На переводчика учатся. Аналитическому стилю мышления
также можно обучить. Но это стало возможным после появления научной
теории мышления Веккера и открытия законов мышления, носящих
объективный характер. Но законы «требуют» своего исполнения, а для их
исполнения нужны правила.
Первая группа правил — правила различения понятий. Единство
мироздания предполагает различия в его проявлении. Все снежинки —
шестиугольники, но в мире нет двух похожих. Человек и соловей едины в своей
сущности — сущности живых систем, но они различаются по сущности своего
поведения. Сходство в роде не есть сходство видов. Они различны.
Вторая группа правил — правила присвоения имен. «Вещи» (предметы,
явления, существа, сами мысли) должны называться разными словамиименами. К примеру, уже занятое имя — слово «пение» (пение Человека)
См.: Веккер Л.М. Психические процессы. Т. 2. Мышление и интеллект. — Л.,
1976.
23
54
является чужим именем при назывании поведения того же соловья, смысл
которого иной. Биолог К. Лоренц авторитетно показал: «У собак задирание
ноги, как ни парадоксально, имеет смысл точно тот же, что и соловьиная песня.
Это способ обозначения границ своего участка, предупреждения чужакам»24.
Поэтому слова «пение», «песня» могут применяться по отношению к птице
только как сознательно используемая метафора. Это допустимо только на
уровне обыденного сознания.
Третья группа — правила оперирования именами. Правильно
присвоенные имена гарантируют истинность умозаключения.
Обращаясь к нашему примеру с соловьем: человек поет, тоесть
исполняет вокальные произведения, движимый эстетическими потребностями.
Соловей же выводит трели (последовательности близких по тону звуков),
движимый инстинктом продолжения рода в брачный сезон (по весне), с
помощью трелей охраняя свое гнездо и самку. Поэтому «пение соловья» — это
метафора, уподобление, образное сближение слов на базе их переносного
значения, вполне допустимая в поэзии и искусстве, но не всегда уместная в
Науке, где она именуется антропоморфизмом. Это и есть недопустимое
наделение человеческими свойствами явлений природы, животных и
предметов, что в конечном счете способно привести к мифологичному,
религиозному восприятию мира.
КОГНИТОЛОГИЯ КАК ИНЖЕНЕРИЯ ЗНАНИЙ
Заметим однако, что существует и другое научное направление с
таким же названием. Если та когнитология, о которой мы только что
рассуждали, близка к семантической лингвистике и предлагает себя на роль
инструмента построения языка науки, то вторая хоть и похожа, но отнюдь не
равна ей.
Именно этими проблемами занимается такое комплексное научнопрактическое направление, как когнитология, включающая в себя
когнитивную психологию, совокупность методов извлечения и анализа
экспертных знаний, отдельные разделы философии, логики, лингвистики и
многих других наук. В отечественной литературе в разные периоды были
популярны различные термины, служащие для обозначения этого направления.
Многим, возможно, это направление будет более близко и понятно, если будет
использоваться термин «инженерия знаний», однако авторам по ряду причин
термин «когнитология» нравится больше (да он и точнее).
По существу, вторая ветвь когнитологии зародилась в рамках теории
искусственного интеллекта. «Вторая когнитология» в прикладном плане
нацелена на совершенствование процесса извлечения экспертных знаний, в
24
Лоренц К. Человек находит друга. — М., 1992. — С. 92.
55
неявном виде хранящихся (или скрываемых) в голове эксперта в некоторой
предметной области. Очень тесная связь существует между когнитологией и
теорией познания, однако, если теория познания «парит в заоблачных высях»,
то когнитология — более приземленная и приспособленная к условиям земного
бытия наука.
К числу когнитологов второго клана, в широком смысле, можно
было бы отнести и профессора, измученного тупостью очередного
студента-балбеса, которого крайне необходимо вытянуть на
«троечку», и барона Майгеля из кинофильма «Щит и меч»,
виртуозно проводящего сокрушительную психологическую атаку на
советского разведчика.
Особой же утонченности когнитология, как технология извлечения
знаний, достигает именно в ходе синтеза экспертной системы методом
проведения опросов среди экспертов, опасающихся конкуренции со стороны
создаваемой автоматизированной системы (не случайно ведь старинные
мастера передавали свои производственные секреты лишь на смертном одре).
В число используемых когнитологами или специалистами по
извлечению
знаний
методов
входят
различные
варианты
интервьюирования, проведения бесед и деловых игр, разработки стратегий
и карт опроса, методы психологической поддержки режима комфортного
(или конфликтного — по Майгелю) общения, методы протоколирования,
обработки и систематизации результатов проведения сеансов извлечения
знаний. Существует целая отрасль производства «средств производства» для
когнитологов: это и программное обеспечение систематизации и
протоколирования, анализа логической связности и непротиворечивости
фрагментов знаний, планирования сессий и т. п.
Здесь мы не будем рассматривать те психологические методики,
применение которых позволяет обеспечить оптимальный режим коммуникации
между специалистом по извлечению и управлению знаниями и экспертом в
предметной области. Описанию этих методик посвящено довольно много
публикаций, а общим для них является то, что все они малоэффективны без
учета личностной специфики участников информационного взаимодействия.
Одно лишь можно утверждать наверняка — специалист-когнитолог, прежде
всего, должен быть специалистом, по уровню знаний сопоставимым с
экспертом-предметником.
Однако, поскольку современная наука чрезвычайно многообразна и
порождает все новые и новые направления, школы и «научные секты»,
постольку одно и то же понятие имеет массу терминов и обозначений, нюансы
которых не в полной мере известны самим их изобретателям. Так, по
прошествии всего 30 лет (с начала 1970-х годов по настоящее время) термин
«когнитология» применительно к этой сфере деятельности стал употребляться
56
все реже, зато все чаще на слуху термин «knowledge management» или
управление знаниями. Именно это направление, обновленное и обретшее за
счет нового звучания новую привлекательность, составило основу для нового
— уже широко разрекламированного — витка развития когнитологии.
Виртуальные предприятия, возникающие на базе интрасетей (компьютерных
сетей, образованных из совокупности локальных вычислительных сетей
различных организаций как с привлечением телекоммуникационной
инфраструктуры уже существующих региональных или глобальных
компьютерных сетей, так и с созданием собственной), стали основным
потребителем специалистов в этой области. Это вызвано тем, что именно здесь
важно объединение знаний, обеспечение их актуальности, а возможности
применения для этого привычных форм общения в сетевой среде существенно
сокращены.
Так же, как и на западе в России в конце 1990-х произошло замещение
термина: теперь специалистов этого профиля стало модно называть
«айтишниками» или ай-ти менеджерами (калька с information technology
manager — менеджер по информационным технологиям). Однако выбор
термина явно неудачен — это слишком общо. В западной «табели о рангах» для
этих специалистов отведено наименование «KM-эксперт» (knowledge manager
— специалист по управлению знаниями), и «стоят» такие специалисты весьма
дорого…
Аналитика же выступает в качестве комплексной дисциплины,
объединяющей методологические подходы различных научных направлений,
нацеленных на добывание, корректное представление (выражение) и
управление знаниями. Более подробно методологический аппарат аналитики
будет рассмотрен нами в следующих главах, где будут рассматриваться
вопросы, связанные с постановкой и структурированием задач,
моделированием и организацией информационных ресурсов с целью получения
нового качества информации.
4
ПОНЯТИЙНЫЙ АППАРАТ АНАЛИТИКИ
Выскажем некоторые замечания по поводу категориального аппарата.
Вопрос правильного понимания письменной или устной речи другого человека
является чрезвычайно важным для каждого аналитика.
Взрослый, творчески мыслящий человек постигает объект, процесс или
действие, изучая их структуру, порядок и соотношения на одном уровне, но
затем, на ином уровне, устанавливает порой совершенно другую систему
соотношений, порядка и структуры в анализируемом материале. Альфред
Коржибски в книге «Наука и здравомыслие» объясняет, как меняются формы и
их значения на различных уровнях: «Основная характеристика понятий состоит
57
в том, что на различных уровнях абстрагирования они могут иметь разные
значения. Значит, они не имеют обобщенных значений. Их значения зависят
от конкретного контекста, где принята определенная степень
абстрагирования». Разработчикам программного обеспечения этот феномен
хорошо знаком — достаточно вспомнить такое специфическое понятие, как
«область видимости имен переменных».
Л.С. Выготский, изучая закономерности умственного развития ребенка,
пришел к заключению, что именно образование понятий является ключом к
пониманию процессов психологического развития и интеллектуального
взросления.
О понятиях в истории философии, методологии и науки написано очень
много, особенно в работах Канта, Гегеля, Маркса, также следует отметить и
работы нашего современника — методолога Г. Щедровицкого. Смысл понятия
раскрывается в его определении, с помощью которого мы представляем себе
объект этого понятия (часто отождествляя представления об объекте с самим
объектом). Всякую неясность в вопросе об объеме, отличительных свойствах,
назначении обсуждаемого предмета можно устранить при помощи точного его
определения. Иногда определения бывают нужны, чтобы внести поправку в
представления, которые ошибочно связаны с тем или иным термином.
Говоря об основных понятиях, которые используются в аналитической
деятельности, необходимо дать их общие определения, на которых базируются
дальнейшие рассуждения. Выбранный и частично сформулированный нами
понятийный аппарат аналитики представлен в приложении.
В данном подразделе мы ограничимся определениями понятий
«информация» и «системный подход», как важнейших категорий аналитики.
Существует множество определений информации. Определения
информации давали такие ученые, как Н. Винер, Р. Хартли, К.
Шеннон, Н. Рашевский и другие. Ниже приведены некоторые из них:
Информация — фундаментальная первооснова и всеобщее
свойство вселенной, существует независимо от нас, проявляется в
трехмерном процессе взаимодействия микро- и макропроцессов энергии,
движения и массы в пространстве и времени.
Информация — свойство материи изменяться и отражать это изменение.
Информация — снятая неопределенность, связанная со случайными
процессами, а также с превращением возможности в действительность.
Информация — свойство объекта уменьшать неопределенность
процесса изменения его состояния во времени.
Информация — снятие (устранение) неопределенности, где
неопределенность — недостаточное знание об объектах и явлениях
(отождествляется с неинформированностью субъекта).
Информация — степень модификации структуры входными данными.
58
Информация — отражение в психике закона существования мира
(психическое отражение мира):
- как инвариант обратимых трансформаций поступающего к субъекту
сообщения;
- инвариант: величина, остающаяся неизменной при тех или иных
преобразованиях;
- единица, заключающая в себе все основные признаки своих конкретных
реализаций;
- сведения об окружающем мире и протекающих в нем процессах,
воспринимаемые биологическим объектом или специальным устройством.
Информация — сведения о лицах, предметах, событиях, явлениях и
процессах независимо от формы их представления, используемые в целях
получения знаний, принятия решений.
Информация об объекте есть изменение параметра наблюдателя,
вызванное взаимодействием наблюдателя с объектом.
И так далее...
В рамках нашего изложения мы будем пользоваться следующим
определением информации. Информация — это то, что изменяет
полноту знания об объекте или системе. Можно было бы
обратиться к понятию энтропии и сделать наше определение более
научно звучащим, но едва ли это будет способствовать улучшению
восприятия.
Заметим, что способность оперировать с понятиями (терминами),
обеспечивая адекватность их употребления/восприятия в некотором
конкретно взятом контексте бытия — один из индикаторов наличия у
человека аналитических способностей.
В силу специфического устройства защитных функций человеческой
психики, человеку свойственно забывать (правильнее было бы сказать —
исключать из активного употребления) некоторые фрагменты знаний,
длительное время пребывающие вне использования. Вполне естественно, что
при возникновении методологических и материальных предпосылок человек
поставил перед собой задачу создания себе шустрого подручного с хорошей
памятью. Им то и стал специфический класс программного обеспечения —
экспертные системы. О сфере их применимости и сущности этой
разновидности информационно-аналитических технологий мы подробнее
расскажем
в
главе,
посвященной
технологическому обеспечению
аналитической работы. Пока ограничимся общими фразами: экспертные
системы представляют собой одно из направлений теории систем
искусственного интеллекта и предназначены для хранения, накопления и
59
востребования знаний, заложенных в систему в виде совокупности эвристик,
четких правил, данных и аксиоматики логического вывода.
Касаясь определения термина «система», необходимо отметить, что их
существует много. В.Н. Садовский приводит сорок известных ему определений.
Аналогично обстоит дело с определениями понятий «сложная система»,
«элемент системы» и прочих. Однако большинство исследователей интуитивно
чувствуют системную терминологию. Понятие «система» единодушно относят
к тем объектам, которые несводимы к сумме элементов. При этом элементы,
объединенные в систему, выступают и, соответственно, воспринимаются как
единое целое. Элементы сами по себе, вне системы — другие. «Нога,
отделенная от тела, лишь по названию нога». Связь элементов внутри системы
значительно сильнее, чем связь этих элементов с элементами других систем.
Взаимодействие между собой элементов различных систем всегда
опосредованно и контролируется взаимодействием самих систем.
Некоторые разночтения в терминах не препятствуют взаимопониманию
специалистов по системному анализу. Главное — понимание системных
свойств при применении той или иной терминологии.
Наиболее четкой представляется следующая аксиоматика:
Система — совокупность элементов, объединенных общей
функциональной средой и целью функционирования25, в которой элементы под
действием системных взаимосвязей частично утрачивают свои индивидуальные
свойства и приобретают специализацию.
Функциональная среда системы — характерная для системы
совокупность законов, алгоритмов и параметров, по которым осуществляется
взаимодействие (обмен, взаимоотношение) между элементами системы и
функционирование (развитие) системы в целом.
Компонент системы — множество относительно однородных
элементов, объединенных общими функциями при обеспечении выполнения
общих целей развития системы.
Элемент
системы
—
условно
неделимая,
самостоятельно
функционирующая часть системы (с точки зрения элементов, находящихся на
более высоком эмерджентном уровне системы).
Структура системы — совокупность связей, по которым
обеспечивается обмен энергией, массой и информацией между элементами
системы, определяющий функционирование системы в целом и способы ее
взаимодействия с внешней средой.
Словосочетание «цель функционирования» в данном случае используется не
буквально, а скорее как метафора, поскольку не всякую систему можно
рассматривать как целенаправленно функционирующую и сознающую свою цель.
25
60
Наиболее ярким примером сложной системы является живой организм.
Очевидно, что организм не сводим к сумме своих элементов. Основная цель
функционирования любого организма также очевидна — выживание и
обеспечение размножения (также способствующего выживанию, но не
индивидуальному, а групповому).
Функциональная среда организма описывается совокупностью законов
физиологии. Эти законы ограничивают возможную динамику взаимосвязей
между элементами организма некоторыми правилами, не позволяющими
данным элементам развиваться во вред целому. Нарушение функциональной
среды вызывает болезнь организма.
Элементами системы в рассматриваемом примере являются клетки
различных органов и тканей организма.
Компоненты системы — различные органы, в свою очередь состоящие из
клеток, основу которых составляют так называемые специализированные
клетки, обеспечивающие функционирование данных органов.
Структуру рассматриваемой системы — составляет совокупность связей
между органами и тканями. Осуществляются эти связи в процессе
функционирования дыхательной, кровеносной, нервной, выделительной и
других систем организма.
Подчеркнем, что категория цели — важнейший момент системной
методологии. В примере с организмом важность этой категории для его
системного рассмотрения проявляется наиболее ярко. Действительно,
рассмотрим его не как систему, имеющую целью выживание, а как источник
пищи для другого организма. Тогда он будет представляться совсем иначе —
совокупность белков, жиров, углеводов разной калорийности и питательности.
Функциональная среда будет характеризоваться не совокупностью законов
физиологии, а правилами хранения пищевых продуктов. При этом, если в
исходном случае разница между здоровым и больным организмом весьма
существенна, то во втором случае она зачастую вообще не имеет значения.
В данном примере мы рассмотрели свойство множественности
системного (модельного) описания объекта в зависимости от целей этого
описания, имеющее важное значение в системном анализе. С точки зрения
механики, любой объект есть некое физическое тело, имеющее свою
геометрическую форму, обладающее определенной массой, прочностью и так
далее. Но если это тело есть живой организм, для его системного описания как
биологического объекта гораздо более важными представляются другие
характеристики. Совсем другие показатели выступают на первый план, если
этот организм является человеком и мы рассматриваем его не как
биологический, а как социальный объект.
Очень часто встречается в системном анализе термин — подсистема.
Подсистема по существу синоним вышеопределенного термина — компонент
системы. Только данный компонент сам рассматривается как сложная система.
61
Это позволяет сумму элементов системы, составляющую какой-либо ее
компонент, рассматривать достаточно обобщенно, сосредоточив внимание на
свойствах этого компонента, присущих ему как единому целому. Этот подход
соответствует свойству экономного описания системных объектов.
Структура системы — генерализованная, схематизированная
совокупность связей, по которым обеспечивается энерго-, массо- и
информационный
обмен
между
подсистемами,
определяющая
функционирование системы в целом и способы ее взаимодействия с внешней
средой.
Морфология системы — зафиксированная в пространстве,
наблюдаемая, физически реализованная совокупность звеньев структуры
системы.
Непосредственное взаимодействие подсистем вызывает и порождает
присущие целому особенности. Именно поэтому элементарные частицы
являются компонентами (подсистемами) атома, но не являются частями
химической молекулы, хотя и присутствуют в ней. «Специфический характер
молекулы как целостной системы представляет собой результат
непосредственного взаимодействия атомов ... Элемент неделим не вообще, а
только в рамках данного качества». В рамках деления системы на подсистемы
целесообразно рассматривать в качестве неделимых частей не элементы, а
подсистемы.
Системное рассмотрение мироздания позволяет представить каждую
систему как подсистему системы более высокого уровня. Тогда ее специфику
определяют те ее свойства, которые важны именно с точки зрения
функционирования системы более высокого уровня. При этом данные свойства
оценивают рассматриваемую подсистему в целом и имеют общий,
интегральный по отношению к ней характер. Такие свойства называются
системообразующими факторами или интегральными свойствами системы.
Если тот или иной системообразующий фактор можно оценить количественно,
то такую оценку назовем интегральным показателем состояния системы.
Таким образом, аналитика как наука состоит из трех разделов:
методологического, организационного и технологического. Ее главной задачей
является разработка новых научных принципов анализа информации и
обобщение существующих приемов и методов работы с информацией в
интересах подготовки организованных и структурированных массивов данных
для выработки оптимальных (или близких к оптимуму) управленческих
решений в различных отраслях деятельности. Применение аналитических
средств позволяет целенаправленно совершенствовать качество имеющихся
знаний и приобретать новые.
62
Глава II.
МЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
В первой главе были рассмотрены историко-культурные и
методологические предпосылки возникновения аналитики и дана ее общая
характеристика. Настало время раскрыть теоретико-методологические основы
аналитической деятельности.
Как было показано ранее, информационно-аналитическая работа
представляет собой специфический вид познавательной деятельности,
связанный с анализом и обобщением информации, и опирающийся на
использование научных методов. В то же время, наиболее ярким примером
высокой степени организации и сжатия информации, почерпнутой из опыта
практической деятельности, является научная теория. В науке достижение
такой степени обобщения информации становится возможным, в том числе, в
результате
использования
совокупности
стандартных
процедур,
обеспечивающих строгость и сжатость изложения. Безусловно, перечень этих
процедур не был спущен с неба в виде перечня заповедей, высеченных на
каменных скрижалях. «Заповеди» научной деятельности пребывают в
постоянном развитии: одни — изживают себя и выходят из употребления,
другие — рождаются и завоевывают умы исследователей, однако существует
ряд принципов, поколебать которые пока никому не удалось.
К числу таких фундаментальных приемов следует отнести прием
структурирования знаний. Так, например, используя этот прием, практически в
любом виде деятельности можно выделить три базовых составляющих:
методологическое, технологическое и организационное обеспечение
деятельности.
Эти составляющие равноправны, и любые попытки принизить
значимость той или иной компоненты всегда приводят к печальным
последствиям. Каждый из базовых видов обеспечения, в свою очередь, также
может быть разложен на составляющие, однако, полученные при проведении
дальнейшей декомпозиции составляющие странным образом будут
перекликаться с уже перечисленными.
Учитывая, что каждая из методологических систем, описываемых в этой
главе, весьма объемна и охватывает предметную область уже
сформировавшихся
научных
систем,
обладающих
собственными
сложившимися традициями, правилами формализации знаний, претендовать на
полноту изложения было бы, по меньшей мере, проявлением самонадеянности.
По этой причине в ходе изложения общих принципов там, где это возможно,
будут даваться ссылки на литературу, более подробно раскрывающую
сущность тех положений, которые, в силу ограниченности объемов книги, не
были освещены.
63
Прежде, чем перейти к раскрытию содержания главы, следует
определить, что же, собственно, представляет собой методология. Одно из
весьма добротных определений было приведено в первой главе, но недостатком
его является излишняя академичность. Попробуем определить методологию
иначе, для чего обратимся к определению термина «метод». В соответствии с
наиболее общими определениями, приведенными в различных словарях, слово
«метод» определяется, как способ достижения той или иной цели.
Соответственно, термин «методология» может быть определен, как
структурированная совокупность взаимосвязанных методов, служащих
для достижения некоторой целостной системы целей.
В качестве наиболее общего определения цели информационноаналитической
работы
следует
рассматривать
создание
некого
информационного продукта, к которому предъявляются следующие
требования:
- релевантность (соответствие) задачам, поставленным в конкретной сфере
материально-преобразовательной деятельности;
- адекватность уровня детализации информации классу решаемых задач;
- научность;
- достоверность;
- своевременность.
Для достижения этой цели на протяжении многих веков человечеством
было разработано множество методологических систем, в той или иной степени
пригодных для решения практических задач. При этом развитие методологии
информационно-аналитической работы протекало неравномерно, подчиняясь
наиболее общим закономерностям научной деятельности. На различных этапах
развитие шло то по направлению от общего к частному, то от частного к
общему. При движении в научном поиске от общего к частному происходило
развитие и становление новых научных направлений, зачастую
абсолютизировавших те или иные частные методы. На обратном витке обычно
достигался высокий уровень обобщения частнонаучных выводов, происходил
выход на уровень философского осмысления, что приводило к обогащению
прочих частнонаучных направлений новыми методологическими принципами,
служившими дальнейшему развитию и гармонизации методологических
систем.
Обычно попытки описания аналитической деятельности в виде какой-то
строго регулярной процедуры, включающей определенную последовательность
задач, воспринимаются руководителями и аналитиками как попытки
вмешательства в их святая святых. Поэтому новые методики аналитической
деятельности часто воспринимаются «в штыки» как руководством, так и
64
рядовыми сотрудниками аналитических подразделений и служб. «Что значит
научу Вас правильно мыслить?! Я что же, по-вашему, мыслю неправильно?!»
— примерно такова схема возгонки эмоций при попытке вторжения. Однако,
несмотря на то, что аналитическая работа должна настраиваться на
потребности и индивидуальные особенности конкретного руководителя, с
учетом его интересов и намерений, существуют базовые подходы, приемы,
технологии, которые можно назвать теоретической основой аналитической
деятельности.
Нередко люди умудряются всю жизнь проработать в какой-либо отрасли
деятельности, так и не попытавшись уяснить основ своего дела, познакомиться
с теорией своей профессии, смежными вопросами, изыскать пути повышения
эффективности своей деятельности и завоевания профессионального
признания. Прежде всего, такие люди лишают себя удовлетворения от работы и
возможности реализовать себя в профессиональной сфере. В. Плэтт в своей
книге «Стратегическая разведка» особо подчеркивает эту же мысль26. Любой
серьезный аналитик стремится полностью проникнуться духом изучаемой им
проблемы, постоянно думает о том, над чем работает. Во время таких раздумий
явления приобретают определенные формы и проясняются тенденции развития
событий. Зрелые размышления ничем заменить нельзя. За ними должна
следовать оценка рассматриваемых явлений. Все эти процессы опираются на
накопленные ранее аналитиком теоретические знания и его практический опыт.
Учитывая, что опыт накапливается медленно, а события во многих
сферах анализа во многом обладают уникальными мобильными
характеристиками, в своем изложении мы стремились обобщить наиболее
существенные наработки в области различных методологических систем,
имеющие прямое или косвенное отношение к проблематике аналитической
деятельности, особо обращая внимание на возможность практического
использования имеющихся достижений.
1
ОСНОВНЫЕ МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
Безусловно, при рассмотрении методологии аналитики перечнем,
состоящим из модулей «философия, логика, семиотика», «естественно-научные
концепции», «кибернетика и системный анализ» и «гуманитарные науки»,
ограничиться трудно. Однако если взять эти блоки в качестве краеугольных
камней фундамента, на котором выстроено здание аналитики, то с
применением их методологического аппарата наиболее существенные аспекты
ИАР все же могут быть раскрыты — этими соображениями и был продиктован
выбор именно такой рубрикации. Более того, поскольку в ходе развития и
становления науки научные дисциплины, вошедшие в модули, оказывали друг
26
Плэтт В. Стратегическая разведка. Основные принципы.- М.:Инфра-М.,1997.
65
на друга сильнейшее влияние и придерживались примерно одинакового уровня
детализации при раскрытии и обосновании выводов, постольку и с этой точки
зрения такое разбиение представляется вполне обоснованным.
В период больших социально-политических и экономических перемен,
происходящих в нашей стране в последние годы, жизнь ставит перед
управленцами задачу овладения базовыми методологическими принципами,
организационными
и
технологическими
аспектами
аналитической
деятельности. Нельзя ожидать большого прогресса в различных сферах
практической
деятельности,
если
специалисты
будут
продолжать
реализовывать только привычные способы работы в изменившихся условиях.
За несколько последних лет произошло мощное структурное изменение в
российском менталитете, прежде всего за счет усиления рационалистической
доминанты. Жесткие условия конкуренции и необходимость элементарного
выживания отразились и на формах организации человеческой мысли. Люди
стали мыслить более предметно и конструктивно, появилось стремление
решать свои задачи с помощью наиболее эффективных приемов, все большее
число людей испытывают потребность в серьезном повышении своей
квалификации. Появление рынка труда повысило ответственность граждан за
достижение профессионального признания практически во всех отраслях.
Постепенно пришло понимание того, что потребностям бизнеса отвечает
привлечение к решению задач специалистов-экспертов, обладающих
развитыми аналитическими способностями. Сейчас многие учебные заведения
предлагают услуги по подготовке элитных управленцев, однако в силу
действия в сфере образования устойчивых исторических традиций, эти учебные
заведения остаются приверженными своей первичной ориентации (технической
или гуманитарной), как следствие, едва ли можно утверждать, что
используемые учебные программы позволяют получить «на выходе»
действительно элитного специалиста. Соответственно, существует две
крайности в подготовке специалистов в области управления — техническая и
гуманитарная. В одном случае в основу подготовки ложатся дополненные
гуманитарными блоками программы обучения инженеров-системотехников, в
другом — аналитику пытаются оторвать от отраслевой специфики или вообще
от техники и технологии. Обе стратегии подготовки являются ошибочными и
приводят к возникновению скрытого конфликта между гуманитарным и
техническим аспектами деятельности управленца. Конфликт же этот
объективно обусловлен спецификой знаний, поскольку на этапе подготовки об
интеграции этих блоков знаний мало кто заботится (преподавателей,
являющихся специалистами в этой сфере, практически нет), да и не все в
состоянии обнаружить сам факт существования конфликта.
Однако, вместе с появлением массового спроса на информационноаналитическую продукцию и специалистов в этой области деятельности,
66
появляется потребность в синтезе и описании ее теоретических основ,
способов организации и ведения, а также в построении технологического
инструментария информационно-аналитической работы. Как и в любой
классификации, здесь возможно выделить и более мелкие компоненты,
раскрывающие сущность перечисленных ранее, но важно одно: все они служат
основой для эффективной организации мыслительной деятельности.
Практика аналитической работы позволяет выявить несколько типовых
требований к ее осуществлению. В простейшем варианте аналитическая
экспертиза выявляет наличие или отсутствие у объекта27 анализа проблем и
противоречий, мешающих его функционированию и развитию, и позволяет
разработать пути и варианты их решения. В более сложных случаях решается
познавательная задача, в ходе решения которой попутно производится и
установление возможных свойств объекта. В частном случае экспертиза
помогает сопоставить альтернативные точки зрения и прийти к этапу
выявления меры оправданности каждой из точек зрения (что крайне важно —
на основе четких критериев оценивания).
В настоящей главе решается задача описания и систематизации уже
существующих методологических систем, методик и технологических приемов,
составляющих содержательную часть аналитики, а также задача определения
места этой научной дисциплины в основных сферах жизни общества, и прежде
всего — в политике, социологии, управлении.
Рассмотрим данные элементы более подробно.
1.1
ФИЛОСОФИЯ, ЛОГИКА, СЕМИОТИКА
Вот что интересно: если большинство наук распространяли свои
открытия по схеме «от избранных к избранным и лишь потом — к широким
массам», то с аналитикой все обстояло иначе — здесь работала иная схема —
«от избранных к широким массам и лишь потом — к избранным». Дело в том,
что многие ученые и практики, работавшие в сфере аналитики, считали своим
долгом распространение аналитических технологий в массы и вели активную
публицистическую работу, но массовая культура всячески способствовала
отторжению тех идей, пропаганде которых эти люди посвятили свои жизни — в
результате аналитика оказалась востребованной лишь в элитных кругах,
замыкающихся на решение проблем управления обществом, бизнесом,
вооруженными силами. К числу таких ученых-просветителей могут быть
отнесены многие философы античности, средневековья и новейшей истории.
Своим зарождением философия обязана первым донаучным
мировоззренческим системам, таким, как мифы, эпос, религиозно-этические
Под объектом мы понимаем некое предприятие, фирму, организацию,
деятельность которых выступает в качестве предмета анализа, либо иную
социальную, организационную или и организационно-техническую систему.
27
67
мировоззренческие системы. Мифологическое мышление не поднималось до
понятийного уровня, концентрируясь на символической интерпретации мира и
человека. Интересно, что эта особенность мифов была отмечена еще Платоном
считавшим, что миф противопоставлен логосу и является образцом эйдоса
(учения о долженствующем), художественной иллюзией. Но, тем не менее, на
начальном этапе становления и развития философских систем в них
превалировали мотивы, связанные с человеком и его местом в общественном
устройстве, в том числе подробному рассмотрению подвергались проблемы
этического плана.
Однако по мере развития методологического и понятийного аппарата на
первый план стали выдвигаться проблемы, связанные с происхождением всего
сущего — так называемый основной вопрос философии, в упрощенной
формулировке известный, как вопрос «Что первично?». Относительно ответа на
этот вопрос философские школы разделились на два лагеря: идеалистический и
материалистический. В рамках этих крупнейших школ возникло множество
течений, различающихся как степенью последовательности при ответе на
основной вопрос, так и спецификой методологического аппарата,
использующегося при построении аргументации.
Поскольку одной из древнейших традиций философии является ее
демократизм, постольку искусство ведения дискуссий между приверженцами
различных философских школ и течений естественным образом привело к
зарождению таких наук, как логика (как искусство анализа аргументации) и
риторика (как искусство использования языковых средств для построения
аргументации). При этом риторические приемы, используемые для синтеза
аргументации нередко строились с учетом психологических особенностей
восприятия аргументов.
Оба научных направления в конце XIX — начале XX вв. получили
мощное развитие. Развитие логики, на протяжении многих веков своего
развития тесно связанной с математическими дисциплинами, привело к
зарождению комплекса наук о знаковых системах, в первую очередь —
семиотики.
Риторика
же
стала
фундаментом
для
зарождения
психолингвистики, нейролингвистического программирования и ряда других
научных направлений, исследующих специфику воздействия языковых средств
на потребителей сообщений. Научные направления, обязанные своим
происхождением риторике, представляют собой комплексный инструментарий
управления моделями мира субъекта целеполагания. Именно аналитики
оказываются в числе тех, кто первыми испытывает на себе действенность
манипулятивных стратегий, разработанных в рамках этих дисциплин (речь
здесь не идет о тех исследованиях, которые ведутся в интересах изыскания
путей решения задач, связанных с излечением различных психических
нарушений, снятием стрессов и т. п.). В рамках этих дисциплин широко
используются методы рефлексивного анализа, контент-анализа — по существу
68
те же методы исследования, которыми достаточно широко пользуются
профессиональные аналитики, однако с рядом нюансов, знание которых
способно принести пользу при поиске признаков запуска манипулятивных
сценариев в потоке анализируемых сообщений. Сам факт выявления таких
сценариев весьма информативен, поскольку этап манипуляции или
дезинформации
обычно
предшествует
крупномасштабным
акциям,
направленным на изменение приоритетов в политической, экономической
сферах жизни общества и/или в сфере социального обеспечения.
Таким образом, три базовых научных дисциплины, вошедших в данный
модуль — философия, логика и семиотика (наука о закономерностях
построения и использования знаковых систем) — образуют органическое
единство и их изолированное рассмотрение едва ли целесообразно.
Использование методологического базиса первых двух из перечисленных
научных дисциплин является основой и традицией ИАР, третья же —
семиотика — в ее современном понимании сформировалась относительно
недавно — в середине XIX в., хотя многие из ее основ были заложены еще в
средневековье.
ФИЛОСОФИЯ
Однозначно утверждать, что вопросы, связанные с методологией ведения
ИАР, наибольшее развитие и освещение получили в той или иной философской
школе или течении, нельзя. Более того, общепризнанно, что многие
основополагающие методы и принципы ИАР были сформулированы
представителями различных философских школ от древности до
современности. В ряду выдающихся философов, чей вклад в развитие
методологии ИАР нельзя не упомянуть — Сократ, Аристотель, Р. Декарт,
И. Кант, Г. Гегель, К. Маркс, В.И. Ленин, А.А. Богданов, Б. Рассел и многие
другие. Завершая этот перечень, невольно испытываешь чувство вины перед
множеством ученых, государственных и военных деятелей, писателей,
инженеров и представителей иных отраслей деятельности — здесь не
упомянутых, но также внесших весомый вклад в развитие аналитики. Но даже
этого перечня достаточно для того, чтобы понять, насколько неоднородны в
философском плане истоки аналитики.
Следует упомянуть и особое философское течение, выделившееся в
философии (вне зависимости от их принадлежности к материалистической или
идеалистической школе) — агностицизм. Основой для единения
представителей этого философского течения является постулат о
непознаваемости мира. Влияние этого философского течения на развитие
аналитики выразилось в том, что в результате противостояния его идеям было
сформулировано немалое количество продуктивных идей, связанных с учетом
69
влияния случайных факторов, сказывающихся на качестве аналитических
выводов.
Современный период в развитии философии, начавшийся в XIX веке и
продолжающийся по настоящее время, оказался чрезвычайно продуктивен.
Бурное развитие философии было спровоцировано целым рядом масштабных
перемен как в науке, так и в общественной жизни. Начиная с этого времени, на
фоне ломки многих естественнонаучных постулатов и острого противостояния
мировоззренческих и социальных систем, стали активно развиваться
философские теории, непосредственно связанные с аналитикой. Именно в этот
период были сформулированы философские теории, определяющие
современный облик аналитики.
Так, например, работы философов различных школ и течений в области
теории познания выступили в качестве той теоретической основы,
закономерным результатом развития которой стало формирование практически
всего комплекса наук об информации.
Сильный импульс к развитию и становлению информационных наук
дали работы философов, придерживавшихся традиции логического
позитивизма в философии. Принципы логического позитивизма в ряде отраслей
информатики превалируют и по сей день (по крайней мере, в большинстве
классических подходов к построению аналитических информационных систем).
Практически, в рамках этого подхода реализовано абсолютное большинство
современных экспертных систем.
Мощнейший пласт аналитики был разработан К. Марксом и
Ф. Энгельсом в рамках диалектического материализма и материалистической
теории познания. Безусловно, диалектика не была изобретением последних —
как большинство фундаментальных теорий, идея диалектики долго зрела в
научных кругах. Платон, Аристотель, Декарт, Кант, Гегель — все они оказали
мощное влияние на развитие диалектической логики и диалектики как науки о
наиболее общих закономерностях развития природы, общества и мышления.
Несмотря на то, что о диалектическом методе (ДМ) говорится
практически в каждом учебнике по философии, их авторы избегают детального
описания принципов ДМ, ограничиваясь указанием лишь наиболее общих —
принцип материального единства мира, принцип развития, принцип всеобщей
взаимосвязи явлений действительности.
Аналитическая же практика требует детализации принципов
диалектического метода. В результате сравнительного анализа различных
источников, в которых рассматривается ДМ, авторы книги остановились на
следующем перечне принципов ДМ:
- принцип активности субъекта познания;
- принцип всесторонности рассмотрения объекта;
- принцип объективности;
70
- принцип взаимосвязи данного объекта с другими объектами и явлениями;
- принцип системности (элементность, динамичность и взаимодействие,
гиперкомплексность, структурность, эмергентность, иерархичность);
- принцип детерминизма (причинно-следственные взаимосвязи);
- принцип рассмотрения объекта в развитии;
- принцип единства формы и содержания;
- принцип единства анализа и синтеза;
- принцип сравнения и аналогии;
- принцип единства дедукции и индукции;
- принцип восхождения от абстрактного к конкретному;
- принцип единства рассмотрения количественных и качественных
характеристик;
- принцип познания сущности явления через выявление противоречий;
- принцип обнаружения новых тенденций (через закон отрицания
отрицания);
- принцип конкретно-исторического рассмотрения (единство исторического
и логического);
- принцип идеализации;
- принцип единства рассмотрения объектов через категории общего,
единичного и особенного;
- принцип единства теории и практики в процессе познания.
Данные принципы ДМ вытекают из содержания диалектики как научной
системы, включающей гносеологию (теорию познания), теорию развития и
диалектическую логику, а также из законов, основополагающих принципов
диалектики и ее категорий.
Отсутствие такой детализации не позволяло обучаемым увидеть
практическую значимость ДМ и философии в целом, в то время как во всем
мире ДМ широко используется различными аналитическими школами. Даже на
простейший вопрос: «Что значит мыслить диалектически?» абсолютное
большинство окончивших вузы не могло дать вразумительного ответа. Из этого
можно сделать вывод, что преподавание философии было (и часто остается)
схоластическим и оторванным от реальности.
Методы диалектики нашли широкое применение при анализе отношений
в предметной области, выявлении центров неформализуемых аналитическими
методами (эвристических) зависимостей, а также при построении моделей
системной динамики в базисе анализа противоречий. Материалистические
традиции в философии отразились в тенденции включения в рассмотрение
лишь тех сущностей, которые проявлены в материальной сфере (основание —
материальная природа процессов, подлежащих измерению и управлению).
Бихевиоризм привнес в информационные науки принцип «черного ящика»,
давший толчок таким плодотворным подходам, как использование
71
эвристических правил при построении экспертных систем, синтез
нейроподобных сетей и применение методов имитационного моделирования
при решении задач оптимизации. Принцип индетерминизма выступил в
качестве основы для построения систем, управляемых потоками событий и
систем гибридного интеллекта. Общая теория систем выступила в качестве
платформы для развития методологии системного анализа, ныне повсеместно
применяемой при построении сложных аналитических систем, а также на этапе
анализа предметной области.
Здесь перечислена лишь часть тех направлений философской мысли,
которые обеспечили развитие информационно-аналитических технологий.
Однако уже этот — неполный — перечень позволяет составить впечатление о
том, сколь противоречивые походы образуют фундамент аналитики.
ЛОГИКА
В одной из своих статей28 авторитетный отечественный ученый
А.А. Зенкин, известный своими работами в области логики и теории систем
искусственного интеллекта, заявил: «Лет тридцать тому назад ради
спортивного интереса я начал коллекционировать различные «логики»,
используемые в современных логико-математических трактатах. Когда их
количество перешагнуло вторую сотню, стало ясно: если логику можно
выбирать «по вкусу» (или даже конструировать «по потребности»), то такое
понятие, как «наука», становится здесь просто неуместным».
Возможно, что в качестве предисловия к подразделу, посвященному
логике, как одному из основных методологических компонентов аналитики, эта
фраза покажется не слишком уместной, но такой своеобразный старт позволяет
взглянуть на логику несколько шире, нежели мы привыкли. Дело в том, что
современная логика чрезвычайно многообразна и очень часто логические
системы строятся в соответствии с конкретными задачами исследования.
Соответственно, следует разделять классическую (аристотелеву) логику и, так
называемые, неклассические или нетрадиционные логики. И, прежде, чем
начать оперировать формальным аппаратом логики, необходимо определиться
с тем, в рамках какого именно логического аппарата будут строиться
рассуждения.
Долгое время логика развивалась в рамках философской науки и
рассматривалась в качестве одного из ее разделов. Лишь позже, в связи с
развитием математики и естественных наук, логика приобрела относительную
самостоятельность.
Зенкин А.А. Научная контрреволюция в математике // Независимая газета.
Приложение «НГ-НАУКА» от 19 июля 2000 г.
28
72
В современной логике — как в ее философской ветви, так и в формальноматематической — наблюдается все большая ориентация на прикладные
проблемы, сопряженные с конкретными отраслями информационных
технологий. Множество работ посвящено вопросам представления знаний в
системах искусственного интеллекта, построения систем поиска данных,
поиска логического вывода и т. п. Это свидетельствует о том, что по сложности
решаемых логических задач практика (в первую очередь, благодаря
активизации исследований в области прикладной математики, лингвистики,
информатики и теории искусственного интеллекта) наконец-то «нагнала»
долгое время опережавшую потребности практики теоретическую логику. Если
аристотелева логика до конца XIX — начала XX века в целом отвечала
потребностям практики, то, начиная с этого периода, исследования в области
логики стали приобретать специфический характер, становясь откликом на
потребности практической деятельности.
Памятуя классическое деление этапов решения задач: анализ и синтез
(восходящее еще к Паппу Александрийскому), попытаемся определить, что
именно понимается под аналитическим методом в логике. Классический
подход состоит в том, что логика рассматривает аналитический способ как
способ решения «снизу вверх»: от формулы к аксиомам, а синтетический
способ — как решение задачи «сверху вниз»: от аксиом к выводимой формуле.
Это позволяет рассматривать классификацию логических исчислений по
степени привлечения в их рамках аналитического и синтетического подходов.
Соответственно, все логические системы можно условно разделить на:
«аналитические» системы — системы секвенциального29 исчисления,
«синтетические» — аксиоматические системы, а также «смешанные» —
системы натурального вывода.
Практика решения прикладных задач в области искусственного
интеллекта показала ряд преимуществ аналитических и смешанных систем
логических исчислений для задач представления знаний и построения выводов.
Такая тенденция в сфере разработки и создания систем искусственного
интеллекта наблюдается со времени опубликования работ С.Ю. Маслова — его
идеи получили свое практическое воплощение и развитие в работах
отечественных ученых В.К. Финна и Д.А. Поспелова, дополнивших и
развивших положения его работ. В частности, было введено понятие квазиаксиоматических систем, система аксиом в которых обладает локальной
областью определения и может подвергаться коррекции без переопределения
всей системы аксиом, значимых для производства вывода в рамках целостной
системы искусственного интеллекта. В настоящее время это направление
интенсивно разрабатывается американскими специалистами в области
построения искусственного интеллекта в рамках проектов министерства
29
Секвенциальный — последовательный (от англ. sequence)
73
обороны, направленных на создание систем поддержки информационноаналитической работы.
Рассмотрим, какие именно практические потребности аналитики
призвана решать логика. Здесь следует выделять два класса задач:
- задачи анализа рассуждений;
- задачи технологического обеспечения.
При решении задач анализа рассуждений логика выступает в качестве
инструмента, с помощью которого устанавливается не «истина», как
адекватность (т. е. соответствие) содержания рассуждений реальному миру, а
факт их логической непротиворечивости (верификации рассуждений). Если
построенная логическая система непротиворечива, то она для одной реальности
или математической модели может быть адекватна и уже в силу этого истинна,
а для некоторой другой — нет. Если же логическая система изначально
противоречива, то разговора о ее адекватности чему бы то ни было (и
истинности) в любом случае не может быть. Если говорить о
естественнонаучных знаниях, то критерием их истинности является практика.
Однако для того, чтобы логические методы могли быть применены для вывода
истинных суждений о некой предметной области, она должна быть
предварительно формализована и описана в виде некоторого набора суждений,
поддающихся логическому анализу (эталонной модели фрагмента реальности).
Методы логики могут быть также использованы для выявления противоречий в
системе рассуждений и относительно этого эталона.
Задачи технологического обеспечения информационно-аналитической
работы затрагивают проблемы использования логического аппарата для синтеза
эталонных моделей предметной области и инструментария хранения и поиска
данных. В том числе — для тех предметных отраслей, формализация в которых
затруднена из-за действия комплекса ограничений объективного характера
(например, естественно-языковых суждений, для которых характерны
размытость границ состояний, полисемия /многозначность/ и иные явления).
К числу проблем, активно разрабатываемых в логике в настоящее время,
относятся такие, как проблема построения логических систем, пригодных для
решения задач формализации рассуждений на естественных языках, решения
задач представления логики суждений или событий в условиях использования
многозначных шкал, отображающих различную степень уверенности эксперта
в достоверности факта, стадию изменения состояния между некими полярными
исходами и т. п., для задач отображения развертки процесса во времени,
отображения отношений не столько причинно-следственного, сколько
временного плана (строгое предшествование, нестрогое предшествование и т.
п.). Эти задачи, нетрадиционные для классической логики попали в центр
внимания современной логики благодаря необходимости анализа больших
74
массивов данных при моделировании рассуждений экспертов в рамках синтеза
экспертных систем, систем искусственного интеллекта и иных приложений.
Как видим, направления исследований в логике продиктованы именно
необходимостью построения средств, обеспечивающих возможность синтеза
технологической базы для ведения информационно-аналитической работы.
Классическая логика связана с формализацией строго корректных суждений, но
такие суждения в практике человеческих коммуникаций и аналитической
деятельности — большая редкость. Как следствие, основное внимание
специалистов, решающих теоретические и прикладные задачи, связанные с
технологическим обеспечением ИАР, нацелено на синтез специфических
логических систем, компенсирующих специфику предметной области. Такие
логические системы отвечают потребностям некоторой узкой области
деятельности и неуниверсальны. К числу таких систем могут быть отнесены
модальные и семантические логики30:
- логика высказываний;
- временная логика;
- динамическая логика;
- логики веры и знания;
- логика предикатов;
- типизированная экстенсиональная логика;
- интенсиональная логика;
- логика модифицируемых рассуждений и другие.
Каждая из перечисленных выше логик отвечают решению
специфических задач и имеют ограниченную сферу применимости. Например,
временная логика нашла широкое применение при описании процессов,
развернутых во времени (классический пример — линейное программирование,
описание алгоритмов и сценариев); логика веры и знания — при анализе
неполных систем высказываний или высказываний потенциально
противоречивых (анализ полноты системы аргументов при рассмотрении
сведений о предметной области, собранных методом экспертного опроса);
логика предикатов используется при формализации рассуждений и синтезе
гипотез; экстенсиональная и интенсиональная логики, предложенные
Р. Монтегю, широко используются при представлении естественно-языковых
суждений (системы искусственного интеллекта, предназначенные для
автоматического перевода) и так далее.
Интересный подход к анализу естественно-языковых рассуждений
предложен нашим соотечественником Б.А. Куликом в предложенной им логике
Логический подход к искусственному интеллекту: От модальной логики к логике
баз данных: Пер. с франц.. — М.: Мир, 1998. — 494 с.
30
75
естественных рассуждений , явное приложение которой в аналитике — анализ
полноты и непротиворечивости системы аргументов для построения выводов.
Кроме того, существует обширный класс многозначных логик
(отображающих суждения не на двухкомпонентное множество исходов
«Истинно/Ложно», а на множество большей мощности); начало развитию этого
класса было положено польским логиком Яном Лукасевичем в 1921 году.
Интересно, что трехзначная логика Лукасевича была предвосхищена еще в
работах таких философов как Уильям из Оккама и Георг Гегель. Благодаря
дальнейшим исследованиям трехзначной логики, было введено понятие класса
многозначных логик, включающего и бесконечнозначную логику,
отображающую высказывания на континуум от 0 до 1. Свойства многозначных
множеств позволяют использовать их при описании вероятностных процессов.
Чрезвычайно интересно для решения задач аналитики направление
нечетких логик (fuzzy logic), предложенных Л. Заде. Они также применяются
для решения задач, связанных с формализацией описаний процессов, носящих
нечеткий, лингвистический характер. Это направление взято за основу при
разработке систем поддержки информационно-аналитической работы в
интересах
информационно-аналитических
подразделений
органов
государственного управления США.
Как явствует из приведенных сведений, современная логика предлагает
множество инструментальных логических систем, комбинирование которых
позволяет отчасти решать сложные проблемы, сопряженные с информационноаналитической работой. Это требует от аналитиков (особенно тех, кто по долгу
службы выступает в роли постановщика задач перед разработчиками
специализированных инструментальных средств поддержки ИАР) хотя бы
минимальных познаний в этой сфере, обеспечивающих ему возможность
оценить применимость тех или иных методов для решения конкретных задач.
31
СЕМИОТИКА
Семиотика как наука зародилась на стыке двух научных дисциплин —
логики и лингвистики. Родоначальником этой науки принято считать
американского логика и философа Ч. Пирса, основателя прагматизма. Попытки
очистить язык науки от ненаучных терминов, характерные для конца XIX века,
не могли не отразиться на его деятельности. Работы Пирса по теории значения
стимулировали развитие и становление семиотики. Идеи Пирса в последствии
были развиты Ч. Моррисом и сформулированы в работе «Основы теории
знаков» (1938 г.). Дальнейшее развитие семиотики привело к проникновению
Кулик Б.А. Логика естественных рассуждений / Под ред. В.А. Дюка. — СПб.:
Невский Диалект, 2001. — 128 с.
31
76
ее методов в различные сферы научного знания, где существовала потребность
в формализации и систематизации тезауруса.
Семиотика — это наука о наиболее общих закономерностях
построения и функционирования знаковых систем, в качестве своих
разделов рассматривающая: синтактику, семантику и прагматику.
Трактовка понятия «знаковая система» для приверженцев различных течений в
семиотике существенно варьируется: от формальных знаковых систем,
ориентированных на представление научных теорий, до литературной
стилистики и моды, оперирующих знаками-символами и жестами.
Может быть дано и иное определение семиотики. Это определение
семиотики дано относительно методов, используемых семиотикой, а именно:
Семиотика — это приложение логико-лингвистических методов при
исследовании различных объектов и систем, в том числе — и отличных от
знаков в традиционном представлении. То есть, семиотика — это
совокупность методов рассмотрения сущностей и отношений некоторой
предметной области как системы, функционирующей подобно языку.
Здесь часто используется такое понятие, как знаковая ситуация, то есть
такая ситуация, в которой некоторая сущность, процесс или их проявление
может рассматриваться в качестве знака. При подобном подходе в
качестве знаков могут рассматриваться объекты, их признаки, проявляющиеся
как в функционировании объектов, так в их стационарном состоянии. В этом
случае текст, как совокупность знаков любого рода, мыслится как иерархия
уровней, где формальные (структурные) компоненты служат для передачи
значения, выявление которого — задача аналитика.
Рассмотрим область компетенции разделов семиотики.
Синтактика — это раздел семиотики, изучающий те аспекты
построения и функционирования знаковых систем, которые связаны с
представлением формально корректных высказываний в рамках некоторой
знаковой системы. Синтактика описывает структуру знаковых систем, правила
сочетания, начертания, синтеза новых знаков, требования к их различимости —
в ходе изучения знаковых систем синтактика не затрагивает
смысловыражающих функций знаков. Предмет изучения синтактики — знак,
совокупность знаков, алгоритмы синтеза и анализа формально-корректных
цепочек знаков.
Семантика- это раздел семиотики, изучающий те аспекты построения и
функционирования знаковых систем, которые связаны с передачей смысла.
Семантика описывает связь между знаками и теми сущностями, которые они
выражают, то есть рассматривает смысловыражающие функции знаков.
Прагматика — это раздел семиотики, рассматривающий отношение
истинности и полезности высказываний с точки зрения говорящего или
слушающего (пишущего или читающего). Иначе говоря, если семантика
77
рассматривает проекцию знаков на некоторую модель мира, то прагматика
рассматривает соотношение некоторой модели мира, выраженной средствами
знаковой системы, к реальному миру, который ей представлен, и
источнику/потребителю этих высказываний.
Методы семиотики широко применяются в других науках для разработки
и анализа правильности построения их формально-описательного аппарата. В
частности, семиотика оказала большое влияние на логику, математическую
лингвистику и теорию искусственных языков, лингвистическую семантику,
информатику, кибернетику, теорию систем искусственного интеллекта, общую
теорию систем и системный анализ, а также многие другие отрасли науки. В
семиотике широко используются методы декомпозиции знаковых систем на
синтактическую, семантическую и прагматическую страты (слои,
уровни), что позволяет выделить в них компоненты более высокого уровня
абстракции (метакомпоненты), образующие аксиоматику знаковой
системы (классическим примером метаязыкового компонента может служить
грамматика русского языка, для описания которой может быть синтезирован
лаконичный формальный язык). Выделение метакомпонентов обеспечивает
возможность более строгого анализа тех отношений, которые существуют
между знаком, моделью и реальностью. А систематическое применение этого
метода удерживает исследователя, манипулирующего знаковыми системами
для выражения различных сущностей и отношений предметной области, в
рамках системы строгих, формальных процедур, что крайне ценно для
дальнейшего использования полученных результатов при синтезе средств
автоматизации.
Так, применение семиотических методов в лингвистике позволило
специалистам в области лингвистической семантики перейти от примитивных
описательных методов раскрытия содержания терминов к системному
представлению тезаурусов, способных учитывать в том числе и контекст
употребления терминов (по существу — знаков). Отчасти, эти достижения
были использованы для создания систем автоматического перевода. Правда,
чувствительность к контексту для большинства непрофессиональных систем не
характерна и обеспечивается она лишь в профессиональных системах, на рынок
либо не поставляемых, либо стоящих значительно дороже, нежели
«настольная» система, ограничивающаяся лишь синтактическим уровнем
рассмотрения знаковых систем.
Длительное сопротивление и неприятие методологии семиотических
исследований специалистами отечественной лингвистической школы привело к
тому, что в российской лингвистике произошло более резкое разграничение
между традиционной (описательной) и семиотической лингвистикой,
сказавшееся на замедленном развитии технологий информационноаналитической работы, традиционно связанных с анализом естественноязыковых конструкций. Специалисты в области технических наук интенсивно
78
работали в области математической лингвистики, теории искусственных
языков, не будучи при этом лингвистами по образованию — следствием стало
возникновение терминологической несовместимости, а также ориентация на
разбор англоязычных примеров, рассмотрению которых уделялось внимание в
переводных изданиях.
Однако отечественная семиотическая школа отнюдь не является калькой
с зарубежных образцов: начиная с шестидесятых годов, в СССР семиотика
заняла достойное место в ряду других, официально признанных, наук. В
крупнейших университетских и академических центрах были созданы научные
семинары, в рамках которых велись теоретические и прикладные исследования
в области семиотики, постепенно сформировались научные школы со своими
традициями. В период 1960 — 1980-х годов методология семиотических
исследований прочно вошла в методологический инструментарий
отечественной науки, была востребована специалистами в области
искусственного интеллекта и моделирования сложных систем, системного
анализа и общественных наук, завоевала признание у лингвистов и
искусствоведов. В эти годы были созданы специализированные издания,
посвященные проблемам семиотики32. Опыт российской прикладной семиотики
востребован за рубежом.
Чем семиотические подходы близки аналитике? Что дает их
использование аналитику?
Семиотический подход в аналитике находит массу приложений. Одним
из наиболее очевидных приложений семиотики может быть ее использование в
сочетании с методами лингвистической семантики для анализа текстовых
массивов в их традиционном понимании. Однако, в той же мере семиотический
подход может быть применен и к анализу ситуаций, где статус знака
присваивается объективным признакам тех или иных ситуаций, процессов,
объектов — такая трактовка позволяет рассматривать пространство признаков в
качестве алфавита ситуационного языка, а допустимые комбинации знаков в
качестве текстов, порождаемых в базисе такого своеобразного алфавита. В
качестве интерпретанты (значения) высказываний такого языка может
рассматриваться описание события, объекта, поставленного в соответствие
допустимому высказыванию в результате апостериорного анализа.
Соответственно, те или иные ситуации (исходы процессов) могут быть кратко
описаны на таком языке и использоваться для последующего их распознавания.
Кроме того, при анализе текстов в традиционном их понимании может
быть использовано специфическое дополнение традиционной семиотической
триады неким промежуточным компонентом, соответствующим субъективной
модели интерпретации знаков (и текстов, из них порождаемых), характерной
32
Например, серия выпусков «Семиотика и информатика», издаваемых ВИНИТИ.
79
для некоторого индивида или группы (например, приверженцев некоторой
научной школы, религии, идеологической или мировоззренческой системы).
Привнесение в иерархию слоев рассмотрения текста такого компонента (слоя)
могло бы способствовать решению задачи приведения текстов к
нормализованному тезаурусу, что весьма важно при компьютеризированной
обработке текстовых массивов.
1.2
ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНЫЕ КОНЦЕПЦИИ
Общеизвестным является тот факт, что на протяжении обозримой
истории человечества крупные естественнонаучные открытия не единожды
революционизирующе влияли на общественные процессы, коренным образом
изменяя
мировоззрение
людей.
Следом
за
такими
крупными
мировоззренческими прорывами серьезные изменения происходили в
идеологической, политической, экономической и социальной сфере.
В качестве примеров таких открытий принято приводить ссылку на
открытие Н. Коперника, приведшее к замене геоцентрической модели мира на
гелиоцентрическую, вступившую в противоречие с христианской космогонией.
После осознания последствий этого открытия информация о нем была закрыта
(декрет инквизиции от 1616 г.), а книги, посвященные этой теории, оставались
запрещенными вплоть до 1828 года. Аналогичным по масштабам
мировоззренческих перемен открытием стала механика И. Ньютона, способная
объяснять и описывать подавляющее большинство наблюдаемых физических
явлений. Механика Ньютона оставила еще меньше места для «божьего
промысла» и спровоцировала бурное развитие физикалистских концепций,
легших в основу последующих преобразований в экономике и общественной
жизни. К числу таких открытий относят также эволюционную теорию
Ч. Дарвина, теорию относительности А. Эйнштейна, хотя их последствия были
менее чувствительны для общества. Тем не менее, эти открытия обусловили
значимые процессы в науке, а отклик научной деятельности А. Эйнштейна,
Э. Ферми догнал человечество в августе 1945 года, когда японские города
Хиросима и Нагасаки поверглись атомной бомбардировке, а человечество было
вынуждено решать проблему сдерживания гонки ядерных вооружений.
На рубеже XIX — XX веков физики первыми столкнулись с
неспособностью механики Ньютона разрешить все проблемы и противоречия, а
принципы детерминизма (однозначности и непреложности действия причинноследственных отношений) и редукционизма (сведения целого к совокупности
частей) зачастую противоречат реально наблюдаемым процессам. По мере
увеличения степени дробления (декомпозиции) объектов и процессов на
компоненты происходило лавинообразное нарастание сложности уравнений,
описывающих их взаимодействие, но точность научных предсказаний не росла.
В то же время, перед наукой ставились все более масштабные задачи, для
80
решения которых она не располагала рецептами, — анализ биологических,
экологических,
экономических
и
социальных
систем
средствами
детерминистской науки оказался невозможен. Началось постепенное
вытеснение физикализма с позиций универсальной мировоззренческой
системы. Этот процесс, инициированный физиками, затронул и общественные
науки. Естественнонаучные подходы, утратив довлеющий характер, вновь
стали исключительной принадлежностью тех отраслей деятельности, для
которых, собственно, и разрабатывались.
Однако роль естественных наук в информационно-аналитической работе
не исчерпывается той ролью, которые они сыграли, продемонстрировав
несводимость целого к механистичной композиции частей и спровоцировав тем
самым развитие комплекса системных наук. Естественные науки привнесли в
аналитику методологию научных исследований, что крайне важно,
поскольку благодаря этому аналитика перешла из разряда искусств в разряд
научных дисциплин. Это позволило аналитике получить общественное
признание и приобрести статус ремесла, что было очень важно в период, когда
Европу охватил научный ажиотаж33. Учитывая то, что на протяжении многих
веков аналитика являлась предметом эзотерических манипуляций, те
изменения, которые она претерпела в XIX веке благодаря влиянию
естественнонаучных концепций, стали действительно революционными.
Аналитика унаследовала от естественных наук способность к
научному обоснованию аналитических выводов на основе операций не
только и не столько с качественными, но и с количественными данными,
возможность формального представления рассуждений и описания
методов (а значит, и накопления знаний в этой сфере). По мере развития
методологии научных исследований естественнонаучные методы начали
перекочевывать в науки об обществе и общественном производстве, чем
спровоцировали зарождение социологии, экономической статистики и
других наук, требовавших интенсификации процессов обмена информацией.
Зарождение этих наук расширило информационную базу принятия решений
в управлении, так как операции с данными, получаемыми в ходе
статистических исследований в экономической и социальной сфере, позволяли
повысить объективность аналитических выводов, экспериментально
проверить их и оценить степень точности прогнозов.
Аналитика, ранее не имевшая столь мощного доказательного аппарата,
стала быстро пополнять свой методологический инструментарий новыми
научными методами, развивать инфраструктуру информационного обеспечения
аналитической деятельности. Органы государственного управления стали
В конце XIX в. аналитические технологии начали активно использоваться в
экономике и социологии, в США были созданы первые антикризисные центры,
включавшие ученых различного профиля.
33
81
усиленно развивать аналитику, а заодно — систему разведывательноинформационного обеспечения процессов принятия решений в политической,
экономической, социальной и технологической сферах. На XIX — начало XX
веков приходится всплеск активности в сфере разведывательной деятельности
— государства вкладывают все большие ассигнования в финансирование
разведывательных служб. Параллельно, благодаря достижениям в области
освоения технологий связи и телекоммуникаций, создается информационная
инфраструктура общества.
В этот период естественнонаучные дисциплины, способствуя развитию
математики, стали основным поставщиком идей для аналитики. В аналитику
приходят методы математического анализа, теории множеств,
математической
статистики,
теории
вероятностей,
методы
отображения результатов наблюдений и активизации сознания (наглядное
представление аналитических рассуждений и выводов является признанным
способом активизации интеллектуальной деятельности). Развитие численных
методов стимулирует развитие отрасли аналитики, связанной с анализом
погрешностей и оцениванием точности прогнозов.
Происходит процесс сегментации аналитики по области приложения
результатов. Мощная ветвь аналитики формируется в области экономического
и финансового анализа, социологии, политологии; аналогичный процесс
наблюдается и внутри этих ветвей — возникает анализ микро- и макроэкономических показателей. Зарождается анализ социальной динамики,
динамики демографических процессов, миграции населения. Рост массивов
накапливаемой информации постепенно позволяет перейти к решению задач
прогнозирования и планирования.
Однако помимо тех видов данных, в качестве поставщиков которых
выступают перечисленные выше отрасли анализа, специалисты в области
анализа (особенно в военно-политической и экономической сфере) всегда
стремились к получению данных более высокой степени объективности,
использование которых позволило бы проверять (верифицировать) гипотезы,
данные и, соответственно, — аналитические выводы. Возникает необходимость
создания технических средств (не способных к целенаправленному искажению
данных) сбора информации. При крупных экономически самостоятельных
организационных системах (государства, корпорации и т. д.) начинают
создаваться службы сбора данных, использующие для их добывания
технические средства. Данным, собранным с помощью таких средств,
присваивается особый статус.
В конце XIX — начале XX веков в особое направление разведывательноинформационного обеспечения органов управления различного уровня
выделяется
технологическая
разведка,
призванная
не
допустить
технологического прорыва в той или иной сфере. Это приводит к обострению
противостояния разведывательных и контрразведывательных служб. Этот
82
период характеризуется напряженной борьбой за обладание технологическими
секретами противника (конкурента) — начало века сопровождается целой
серией крупных разоблачений, эхо которых отдалось в произведениях
А. Конан-Дойла, А. Кристи и Г. Честертона и других известных писателей. И
тут аналитика столкнулась с проблемой технической и технологической
экспертизы, поскольку добываемые технологической разведкой образцы
техники, чертежи и документация редко были полнофункциональными либо
образовывали полный комплект — требовалось восстановление массы деталей,
без которых процесс создания аналогичных образцов техники, не уступающих
или превосходящих по своим качествам прототипы, был бы невозможен.
Аналитика интегрирует результаты, получаемые в самых разнообразных
научных отраслях: от математики до синоптики и метеорологии. Однако, по
мере увеличения массивов информации, в обработке которых возникает
потребность, аналитика сталкивается с теми же ограничениями, что и
естественные науки: количество математических операций растет, а точность
по-прежнему оставляет желать лучшего. В результате, правда с некоторым
запозданием, аналитику настигает волна того же кризиса, что ранее потряс
физику. Это запаздывание было вызвано тем, что в сфере управления единожды
установившиеся подходы замещаются несколько медленнее, нежели в других
сферах, где стоимость последствий эксперимента существенно ниже (хотя сам
эксперимент может стоить очень дорого), а также тем, что возраст
специалистов в сфере управления существенно выше. Между тем, известно, что
по мере взросления человека происходит ухудшение динамических показателей
процесса обновления и пополнения знаний.
Следует отметить, что со времен И. Ньютона естественные науки
неоднократно вторгались в область компетенции аналитики. В период 1910—
1930-х годов — А.А. Богдановым и Л. фон Берталанфи были выдвинуты
концепции системных наук, пришедшие из медицины и биологии (где может
быть более наглядно продемонстрирован принцип несводимости частей к
целому?). Позже (в начале 1950-х) в эту отрасль вторглись физики, вернее —
физико-химик, один из основоположников термодинамики бельгийский ученый
И.Р. Пригожин, открывший явления самоорганизации в термодинамических
системах, проявлявшиеся в открытых неравновесных системах в условиях,
препятствующих установлению равновесия (позже эти явления были
обнаружены и в других сложных системах, в том числе — социальных).
Представляет интерес теория циклов, основы которой были заложены
отечественными учеными Н.Д. Кондратьевым (1920-е годы) и А.Л. Чижевским
(1930—1940-е годы) — заметим, что исследования последнего из упомянутых
носили междисциплинарный характер, увязывая циклы в развитии
общественных систем и с циклическим характером солнечной активности.
Теория циклов была взята на вооружение западными экономистами (именно
83
Н.Д. Кондратьевым в 1920-х была выдвинута теория длинных экономических
волн, согласно которой экономика капиталистических стран каждые 50-55 лет
испытывает подъемы и спады).
Однако, аналитика, вернее, специалисты, активно практикующие в этой
области, и сами проявляли методологическую активность. Несмотря на
разразившийся в науке методологический кризис, специалисты в области
аналитики остались верными основным методологическим принципам
естественных наук. Критическое переосмысление ошибок, вызванных слепым
следованием физикалистским концепциям, привело к тому, что в недрах
аналитики начали зарождаться новые — комплексные методы обработки и
анализа информации.
Интеллектуальные усилия лучших ученых того времени не могли не
принести результата — вскоре естественные науки вновь мощно заявили о себе
благодаря ученым, работавшим в тех отраслях, которые ранее не привлекали
особого внимания — в медицине и биологии. В России таким ученым был
петербургский медик А.А. Богданов, с 1912 по 1928 год разрабатывавший
основы новой системной науки — тектологии34, незаслуженно забытой
соотечественниками благодаря критике со стороны В.И. Ленина (критика,
кстати, была направлена не столько против тектологии, сколько на довольно
эклектичную и непоследовательную философскую теорию, которую развивал
Богданов). Позже, в 1937 году, когда рассуждения о кризисе физикализма в
научных кругах стали считаться банальными, другой ученый — биолог
Л. фон Берталанфи выступил на философском семинаре в Чикагском
университете с идеей «Общей теории систем». Оба ученых (Богданов и
Берталанфи), исходя из постулата о несводимости частей системы к целому,
указывали на нечто сходное, общее для всех сложных систем, привносимое
системными связями и приводящее к проявлению специфических свойств
системы.
Несмотря на то, что А.А. Богдановым была издана трехтомная
монография, посвященная тектологии, его работы не получили широкой
известности (даже после перевода на немецкий язык, сделанного в конце
двадцатых годов). А вот всего одно, но сделанное вовремя и в политически
стабильной обстановке, выступление Л. фон Берталанфи сразу же вызвало
резонанс в научных кругах США — ему-то и досталась слава основателя
системных наук. А.А. Богданов изначально позиционировал свою тектологию в
двух ипостасях: как общую методологию научной деятельности и как теорию
эффективного управления. Похожие взгляды на общую теорию систем были
характерны и для Л. фон Берталанфи. Дальнейшее же развитие положений
Богданов А.А. Всеобщая организационная наука (тектология). Ч. I—III. — Л.-М.:
Книга. — 1925—1928 гг.
34
84
общей теории систем, позволило учитывать при анализе сложных систем и их
способность к реализации функции целеполагания.
Предложенная Л. фон Берталанфи общая теория систем, в результате
дальнейшего развития породившая целое семейство системных наук
(системный анализ, системотехнику и иные), была задумана как инструмент
объединения различных исследовательских программ — в конце 1930-х годов
необходимость этого стала остро ощущаться уже и в сфере практической
деятельности. Физика же, со свойственной ей в тот период ориентацией на все
более углубляющуюся декомпозицию объектов и систем, к этому времени
утратила свои интегрирующие свойства (хотя в термодинамике уже
формировались подходы, впоследствии востребованные большинством
научных отраслей). Оказалось, что междисциплинарные исследования
протекают более эффективно, если за основу при изучении систем различной
природы принимается иной подход, а именно — поиск общих закономерностей
поведения. Возможность описания таких систем с применением сходного
формального аппарата навела на мысль о существовании общих
закономерностей, в равной степени проявленных в функционировании систем
разной природы.
По существу проблема, поставленная Л. фон Берталанфи, — это
проблема объединения в рамках общей теории систем теоретической биологии,
кибернетики, теории информации, теории иерархии и термодинамики35. До
того времени, пока эта проблема не будет решена, общая теория систем будет
оставаться теорией аналогической36, то есть — лишенной практической
значимости из-за отсутствия параметрического аппарата, который был бы
способен связать различные уровни абстракции и сделать реалистичными
описания этих связей. Подобная теория должна опираться на единичные
инвариантные элементарные структуры и построенные на них более высокие —
иерархические. Только в таком виде общая теория систем способна стать
реальным инструментом исследования сложных систем (от техногенных до
социальных).
Отсутствием на настоящее время такого комплексного подхода
обусловлен рост числа различных направлений, «отпочковавшихся» от общей
теории систем и приспособленных к решению некоторого числа специфических
проблем в конкретных отраслях деятельности человека. Попыткам приведения
общей теории систем в состояние, когда она действительно сможет стать
интегрирующей научной дисциплиной, посвящено множество работ различных
авторов. Характерной чертой всех этих работ является их ориентированность
См.: Берталанфи Л. фон. Общая теория систем: критический обзор // Исследования по
общей теории систем. — М.: Прогресс, 1969.
35
См.: Уемов А.И. Общая теория систем. Аналогический и параметрический
варианты // Природа. — 1975. — № 11.
36
85
на привлечение к решению этой проблемы достижений термодинамики,
кибернетики, теории самоорганизующихся систем и биологии (этот перечень
остается достаточно стабильным — в остальном же авторы таких теорий не
столь единодушны).
Изначально Л. фон Берталанфи определил систему как «совокупность
элементов, находящихся в определенных отношениях друг с другом и со
средой». Однако это определение позже неоднократно подвергалось
корректировке.
Рассмотрим принципы, на которых строится общая теория систем:
1. Принцип системности: возникновение и существование любой системы
обусловлено силами, действие которых обеспечивает возникновение и
существование связей между ее элементами.
2. Принцип существования: всякая система, чтобы обеспечить свое
существование, должна уравновешивать в себе все воздействия на нее со
стороны полной совокупности существующих систем.
3. Принцип эволюции: возникновение и существование всех систем
обусловлено эволюцией.
4. Принцип разнообразия: разнообразие объектов обусловлено историей их
возникновения и развития.
Характерно, что все большее внимание по мере продвижения
исследований в области теории систем уделяется проблеме структуры и
структурной стабильности. Так, отечественный ученый-биолог и специалист в
области общей теории систем А.А. Малиновский37 считает роль структуры
определяющей для установления типа и характеристик системы в целом — в
качестве аргумента он ссылается, в том числе, и на существование
принципиального сходства структуры млекопитающих, обитающих в разных
средах и отличающихся по массе.
Соответственно, отечественный ученый М.И. Штеренберг38 предлагает
дополнить определение системы, данное Л. фон Берталанфи, указанием на
необходимость сохранения системой структурной стабильности. В результате
чего может быть сформулировано следующее определение: Система — есть
сохраняющая в процессе эволюции свои структурные свойства
совокупность элементов, проявляющая себя как единое целое.
Функциональный же аспект не является показательным — он может быть
обеспечен и без структурного сходства. В кибернетике «черный ящик» — это
Малиновский А.А. Пути теоретической биологии. — М.: Знание. — 1986. —
Вып.11.
38
Штеренберг М.И. Проблема Берталанфи и определение жизни // Вопросы
философии. — 1996. — № 2.
37
86
как раз и есть пример абстрактной системы, реализующую некоторую
функцию39.
На более поздних этапах развития общей теории систем были
предложены концепции кибернетических систем высших порядков (второго и
третьего), включающих в себя в качестве компонента и самого наблюдателяаналитика.
Как известно, там, где есть цель (даже примитивная), должно быть и
управление. Соответственно, эти теории не могли не привлечь внимания
специалистов
по
управлению.
Эксперты-аналитики,
чрезвычайно
чувствительные к новшествам в научной сфере, в числе первых приступили к
экспериментальной апробации методов системных исследований. При этом
частнонаучные методы стали использоваться для обработки и анализа данных,
получаемых теми средствами и на основе тех моделей обработки и
интерпретации, которые были адаптированы к той предметной области, в
которой осуществлялся первичный анализ, а процессы интеграции данных и
синтеза аналитических выводов приобрели специфику, близкую к специфике
системного подхода.
Как показала практика, не беспредельно углубляющийся процесс
декомпозиции, а именно интегральный подход, ориентированный на
выявление наиболее общих закономерностей функционирования сложных
систем, позволил решить многие проблемы, возникающие при анализе
функционирования сложных систем.
Аналитика начала постепенно создавать собственную методологию,
опираясь на достижения естественных наук. Все больший вес в аналитических
исследованиях стали приобретать частные и комплексные модели различного
назначения. Эта методологическая установка аналитики, унаследованная от
естественных наук, чрезвычайно важна по причинам уже упоминавшимся
(масштабы последствий натурного эксперимента). Особо широкое
распространение в аналитике получили исследования, проводимые на основе
многомодельного метода, при использовании которого модели различной
семантики, построенные на основе данных различного происхождения,
объединялись в сложные иерархические структуры. Создание таких сложных
моделей систем, состояние которых определялось действием множества
факторов, потребовало развития методологии многомодельных исследований,
создания методологического инструментария, позволяющего реализовать
функции временной синхронизации моделей, управления их параметрами,
Эшби У.Р. Введение в кибернетику: Пер. с англ.. — М.: Иностранная литература,
1959.
39
87
оценивания адекватности моделей, учета действия случайных факторов и
согласования входных и выходных данных.
Далее в книге будут приведены более детальные описания наиболее
распространенных способов моделирования.
Отдельную проблему составили вопросы, связанные с оцениванием
эффективности
целенаправленного
функционирования
систем
и
прогнозированием потенциального эффекта от использования полученных
в ходе моделирования результатов. Причем методы априорного установления
ожидаемого эффекта от использования информации, полученной в ходе
анализа, потребовали разработки целостной теории эффективности
целенаправленно функционирующих систем. Наиболее последовательно и
системно к ее разработке подошел в 1970—1980-е годы отечественный ученый
Г.Б. Петухов, чьи работы в области теории эффективности целенаправленно
функционирующих систем являются уникальными40 (разработанные им методы
позволяют априори определить эффективность системы, относительно которой
сформулирован некоторый набор гипотез вероятностного или статистического
характера).
Заметим, что наиболее значимые методологические принципы аналитики
были инициированы открытиями ученых, сталкивавшихся в ходе своей
научной деятельности с проблемами анализа сложных систем, не достигших
уровня развития, характеризующегося способностью к активному
целеполаганию. Так было с общей теорией систем, обобщившей
закономерности, выявленные в системах меньшей сложности и в качестве
индуктивного шага распространившей эти закономерности на все типы
сложных систем. Так случилось и с теорией самоорганизации сложных
систем — в результате индуктивной процедуры была высказана гипотеза о
существовании подобных явлений и в сложных системах любого
происхождения. Так случилось и с кибернетикой, начавшей с проблем
управления техногенными комплексами и распространившей свои подходы на
общественные системы. В этом смысле традиция редукционизма в науке не
прерывается, несмотря на пережитый наукой методологический кризис,
вызванный именно склонностью к редукционизму.
Теория самоорганизации сложных систем, получившая наименование
синергетика, рассматривает процессы самоорганизации, самоструктурирования,
самосинхронизации, самоподстройки систем, происходящие под действием
обмена со средой веществом, энергией или информацией. Основоположниками
этой теории следует считать И.Р. Пригожина, Г. Хакена. Рассмотрим
определение синергетики, данное в Большом энциклопедическом словаре41:
Петухов Г.Б. Основы теории эффективности. — Л.: МО СССР, 1979.
Большой энциклопедический словарь в 2 томах. — М.: Советская энциклопедия,
1991.
40
41
88
«Синергетика (от греч. synergetikos совместный, согласованно действующий),
научное направление, изучающее связи между элементами структуры
(подсистемами), которые образуются в открытых системах (биологической,
физико-химической и др.) благодаря интенсивному (потоковому) обмену
веществом и энергией с окружающей средой в неравновесных условиях. В
таких системах наблюдается согласованное поведение подсистем, в результате
чего возрастает степень ее упорядоченности, т. е. уменьшается энтропия (т. н.
самоорганизация). Основа синергетики — термодинамика неравновесных
процессов, теории случайных процессов, нелинейных колебаний и волн».
Впервые феномены такого рода были обнаружены в ходе химических реакций в
условиях, когда некие возмущающие воздействия препятствовали достижению
равновесного состояния. В результате этого возникают колебательные
процессы взаимного превращения веществ, рассматриваемые как частный
случай пространственно-временной самоорганизации неравновесных систем.
Синергетика заняла сильные позиции в западной социологии,
психологии, экономической науке, в медицине и многих других отраслях. Эта
теория часто используется для доказательства рациональности принципов
рыночной экономики, поскольку в демократической системе государственного
устройства, где номинально отсутствует жесткая система управления, аналогия
с термодинамической системой вполне уместна. Такая аналогия кажется
уместной в силу того, что индивид в демократическом обществе может быть
охарактеризован подобно пребывающим в некоторой среде молекулам газа с их
физико-химическими свойствами. Сделано это может быть с тем лишь
отличием, что в качестве аналогов массы, энергии и иных характеристик
рассматриваются финансовый и интеллектуальный потенциал, его
коммуникативные характеристики и иные свойства.
Рядом экспериментов справедливость подобного подхода была
подтверждена для социальных сред, однако следует учитывать, что подобная
схема функционирует при сохранении некоторого стационарного состояния
системы и воздействий на нее. В условиях резких изменений интенсивности
воздействий система вновь переходит в состояние хаоса, что едва ли можно
считать удачным вариантом решения проблем управления в обществе. Но в
стационарных условиях на стадии становления некоторой организационной
структуры подобный подход вполне может быть применен (правда, при
наличии некоторых стимулов к самоорганизации — аналогов тех самых слабых
воздействий, которые препятствуют переходу системы в равновесное
состояние). В медицине примеров торжества синергетических принципов масса
— подобные явления широко распространены там, где по каким-то причинам
происходит угнетение тех или иных функций организма. В этих случаях у
больного помимовольно, в результате функционирования тех уровней нервной
системы, которые не подлежат сознательному регулированию, происходит
компенсация дисбаланса, то есть — самоорганизация.
89
Однако, как уже было указано, процессы самоорганизации возникают
лишь при наличии специфических условий. А это означает, что синергетика не
может рассматриваться как универсальный подход к решению различных
проблем. Должны существовать некие периоды стабильности параметров
внешних воздействий, достаточные для установления состояния, близкого к
равновесному. В противном случае — система может перейти в
автоколебательный режим (рассмотрению условий возникновения которого
вынуждена была уделить серьезное внимание кибернетика) — а это явления,
предшествующие распаду системы.
Следует заметить, что идеи синергетики также неновы. Мы уже
указывали на существование довольно интересного научного направления —
теории циклов, основателем которого по праву считается Н.Д. Кондратьев (это
не значит, что до него никто из экономистов не отмечал цикличности развития
капиталистической экономики, но до него эти циклические процессы не
рассматривались в качестве универсального принципа развития систем
различного рода). Тогда эти исследования, противоречившие марксистскому
взгляду на развитие общества, согласно которому в качестве движителя
прогресса выступает классовая борьба, не получили официального признания, а
ученый, получивший мировое признание, был расстрелян в 1938 году. До
середины 1980-х последователи его учения не имели возможности для
пропаганды своих идей. В конце 1980-х годов в советской науке начинают
возрождаться идеи А.Л. Чижевского и Н.Д. Кондратьева. В Москве создается
Международный Фонд Н.Д. Кондратьева. Фондом проводится большая
организаторская и научно-исследовательскую работа в области экономических
циклов. Приблизительно в это же время в Москве создается другая научная
организация — Ассоциация «Прогнозы и циклы». В г. Санкт-Петербурге
создается научная общественная организация «Циклы и управление». И вот, по
прошествии нескольких десятилетий теория циклов получает развитие в виде
общей теории циклов, разработанной Ю.Н. Соколовым. По существу его
теория представляет собой своеобразный вариант синергетики, обогащенной
идеями кибернетики и гомеостатики. В данной теории рассматривается весь
процесс эволюции как некий колебательный процесс, аналогичный процессу,
происходящему в гомеостате при компенсации воздействия среды. Большое
влияние на развитие общей теории циклов оказали воззрения Чижевского,
Вернадского, увязывавших человечество в единую систему вселенских
масштабов, где все компоненты охвачены сложными связями и
взаимообусловливают процессы протекающие в них. Многие положения,
разрабатываемые в рамках общей теории циклов заслуживают серьезного
внимания аналитиков, особенно в той части, которая рассматривает социальные
и экономические процессы, а также реакции экосистем на нарушение
экологического равновесия.
90
Формальный аппарат, разработанный в рамках теории циклов,
оказывается достаточно удобным для моделирования поведения систем, в
которых уместно рассматривать колебательные (циклические) процессы.
Данное научное направление активно развивается НИИ «Циклы природы и
общества»42, созданным Ю.Н. Соколовым при поддержке Северо-Кавказского
Государственного технического университета. В 2001 году в издательстве
СевКавГТУ вышла в свет монография «Циклы как основа мироздания»,
содержащая результаты фундаментальных исследований, сделанные на основе
общей теории циклов; также существует возможность ознакомления с ее
электронной версией с использованием глобальной телекоммуникационной
сети Интернет на сайте http://www.nbs.stv.runnet.ru.
Анализ большинства попыток российских ученых выдвинуть новую
оригинальную концепцию показывает, что наиболее пагубное влияние на
судьбы этих учений оказывает не столько конкретные руководители или
система государственного устройства, сколько стремление авторов этих
теорий одним махом заместить все основополагающие принципы
официальной науки. Вставая на этот путь, авторы не считают возможным
установление даже временного компромисса: вступают в бой не столько с
существующими теориями, сколько с мощной научной организацией,
располагающей собственной и не менее хищной, чем в других отраслях,
бюрократией. При этом создатель новой теории не ищет сходства позиций —
он подчеркивает различия. Эта своеобразная форма научного мученичества
встречается в нашей стране сплошь и рядом. Именно поэтому в России
родилось и благополучно скончалось такое великое множество идей, какого,
вероятно, нигде не сыщешь. Идей разных, но сходных в одном — им так и не
удалось восторжествовать. Пытались ли такие ученые как Берталанфи, Винер,
Пригожин или Хакен в одночасье спихнуть с научного Олимпа активно
действующих авторитетов науки? — Нет, не пытались (по крайней мере, в тех
формах, в которых это пытались делать наши научные мученики). Борьба была,
но это была уважительная и бесстрастная борьба между равными… Попытка
«срезать угол» в научной «гонке» почти всегда приводила к научной гибели
«пилота» (если воспользоваться терминологией ныне популярной Формулы-1).
Таким образом, в результате развития естественных наук аналитика
обогатилась целым рядом методологических принципов и инструментов
исследования, включая и формальный аппарат, характерный для них. В число
таких инструментов вошли:
- принципы декомпозиции и агрегирования;
- принцип многомодельности;
42
355029, г. Ставрополь, пр. Кулакова, 2, НИИ «Циклы природы и общества».
91
- аппарат теории множеств, графов и формальной логики и методы
структурного и причинно-следственного анализа;
- аппарат дифференциального, интегрального и вариационного исчисления и
методы математического анализа;
- аппарат матричного представления, векторного исчисления и методы
векторного анализа;
- аппарат теории вероятностей и математической статистики и методы
вероятностного и статистического анализа и иные.
Со времени доминирования физикалистских концепций сохранилось
достаточно удобная система метафорических терминов, отражающих сущность
понятий, ими обозначаемых. В число таких терминов могут быть включены
«импульс», «скорость», «ускорение», «мощность», «энергия», а из более
поздних заимствований — термины «спектр», «амплитуда», «фаза», «цепная
реакция», «квант» и ряд других. Подобные метафоры существенно упрощают
процесс синтеза концептуальных моделей и их последующую формализацию в
интересах моделирования.
1.3
КИБЕРНЕТИКА И СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ
Кибернетика и системный анализ составляют некое гармоническое
единство — настолько тесное, что сложно установить, где же пролегает линия
раздела. Можно встретить утверждения о том, что кибернетика — это раздел
теории систем, или о том, что теория систем — это раздел кибернетики. Однако
предмет изучения этих наук различен: одна наука (кибернетика) исследует
процессы управления, протекающие в различных системах, другая (системный
анализ и теория систем) ориентировано в большей степени на
методологические вопросы изучения и описания систем разного
происхождения. Но поскольку речь идет именно о сложных системах,
постольку имеет место взаимное обогащение этих наук методами и
технологическими достижениями. Сходство это неслучайно, поскольку на их
формирование оказал воздействие общий блок идей — философская концепция
позитивизма и господствовавшая в нейрофизиологии и психологии в конце
1930-х годов концепция бихевиоризма. Оговоримся, что по мере развития этих
наук исходные идеи претерпели достаточно серьезные трансформации. Таковы
курьезы эволюции научного знания: идеи, на которых строилась исходная
гипотеза, оказались несовершенны, но гипотеза в целом — полезной и
правильной. Бревна нижних венцов заменили — и дом стоит, давая кров и
тепло своим обитателям.
Обе эти научные дисциплины по праву могут считаться основными
компонентами методологического ядра аналитики. Это вызвано тем, что обе
научные дисциплины рассматривают объекты и системы, прежде всего, с точки
зрения решения задач управления. А, как мы установили ранее, целью
92
информационно-аналитической работы является информационное обеспечение
процессов управления. Следующий аргумент в пользу такого утверждения —
это то, что эти науки предоставляют в распоряжение аналитика развитый
формальный аппарат и комплекс отработанных и прошедших апробацию
методик моделирования. Объединение же этих наук в рамках
методологического ядра аналитики обусловлено тем, что на этапе применения
их для решения практических задач управления (анализа информации и синтеза
управленческого воздействия) искусственное разделение их является
нецелесообразным. Такое разграничение может быть признано обоснованным в
качестве тактического шага на этапе создания новой научной школы, но на
этапе их применения — излишне, поскольку методы этих наук вполне
совместимы, дополняют и взаимно обогащают друг друга, и, что самое важное
— результаты их применения используются в едином цикле потребления
информации.
Какие бы аргументы не предлагались в опровержение этой точки зрения,
но отправной точкой в развитии кибернетики стала идея «черного ящика» —
идея, согласно которой любой объект или система с точки зрения процессов
управления предстает перед исследователем в качестве непознанного объекта
(черного ящика с неизвестной начинкой), внутренне устройство которого не
столь принципиально для достижения целей управления. Существенным же для
управления состоянием этого ящика является то, каким образом реализуется
управление им. Внимание кибернетики сосредоточено на том, каким образом
построен контур управления объектом и каким образом объект реагирует на
некоторые входные воздействия. То есть, представление объекта или системы в
терминах вход-выход, что соответствует бихевиористскому подходу «стимулреакция». Безусловно, важнейшим положением кибернетики является
тезис о необходимости введения в контур управления объекта или
системы регулирующей обратной связи, используемой для реализации
автоматного
(простейшего
интеллектуального)
поведения,
однако
кибернетикой рассматривается поведение автоматов как с замкнутым, так и с
разомкнутым контурами управления.
Интересное влияние на общество оказало внедрение кибернетических
подходов. С этого времени научная фантастика населяется роботами, сперва —
наделенными интеллектом, позже — разумом, а далее — и эмоциями.
Фантастика переходит к проблемам общефилософского, социального и
этического плана. Утрачиваются ценнейшие традиции научной фантастики,
заложенные Ж. Верном, Г. Уэллсом, И.А. Ефремовым, А.Р. Беляевым и
другими авторами, сделавшими этот жанр столь популярным в начале —
середине XX века. Эти традиции, связанные с познавательной функцией,
быстро вытесняются из фантастики (техника в своих подробностях становится
заумно сложной — да и какой в ней смысл, если автомат так же чувствует,
мыслит и переживает, как человек) — фантастика соскальзывает к описаниям
93
внешнего вида устройств, использует псевдо-термины и закономерно
превращается в фэнтези. Где теперь встретишь вундеркинда-конструктора с
портфелем, набитым проволочками и магнитами? Техника стала для них
набором «черных ящиков».
Для системного анализа и иных системных дисциплин такой отправной
точкой служит общая теория систем (ОТС) Л. фон Берталанфи. Существенно
уточненная,
оснащенная
специфическим
формальным
аппаратом,
допускающим сочетание различных способов описания сущностей и процессов
реального мира, общая теория систем претерпела процесс, обратный
первоначальному замыслу автора теории: если на первом этапе (этапе
выдвижения идеи) ОТС выступала в качестве средства интеграции и
обобщения знаний о системах различного происхождения, то позже в рамках
теории систем выделились системотехника (с уклоном к изучению техногенных
систем), системный анализ (характерный для систем с целеполаганием),
исследование операций (сфера военного приложения теории систем,
впоследствии получившая распространение и других отраслях) и иные научные
направления, основанные на системной платформе.
Однако, если всмотреться в сущность подходов, предлагаемых
кибернетикой и теорией систем, и абстрагироваться от ряда несущественных
методологических отличий, то становится очевидным, что и системный анализ,
и кибернетика при рассмотрении систем и объектов оперируют одними и теми
же подходами. Для этих наук объекты и системы, суть — те же «черные
ящики», характеризующиеся примерно одинаковым набором параметров, о
содержимом которых на этапе анализа «забывают» вплоть до особых
обстоятельств.
КИБЕРНЕТИКА
Основателем современной кибернетики по праву считается американский
ученый Н. Винер, в период с 1938 по 1948 год интенсивно работавший над
созданием новой теории. В 1948 году им была выпущена книга «Кибернетика»,
одновременно опубликованная в США и во Франции. Выход книги стал
заметным событием в научной жизни: с этого момента во многих странах
начинают формироваться научные школы, избравшие в качестве методологии
своих исследований кибернетический подход. Активное участие в пропаганде и
разработке идей кибернетики принял Дж. фон Нейман, при содействии
которого в начале 1944 года было проведено совещание группы ведущих
ученых США, работавших над проблемами создания вычислительной техники
и систем автоматизированного управления. Позже, только в 1947 году, было
впервые употреблено название новой науки «кибернетика», происходящее от
греческого слова, соответствующего русским словам «рулевой, кормчий». Это
название, поначалу казавшееся новым, позже вызвало споры — оказалось, что
94
термин не нов и уже использовался для обозначения наук об управлении. Так,
Платон использовал его в значении современного термина «навигация», а
известный французский физик А. Ампер (тот самый, чьим именем названа
единица измерения силы тока) — в значении «наука об управлении
государством».
Несмотря на то, что в своих работах Винер неоднократно обращался к
результатам исследований русского физиолога И.П. Павлова, еще в 1954 году в
нашей стране для кибернетики использовалось следующее определение:
«Кибернетика — реакционная лженаука, возникшая в США после
второй мировой войны и получившая широкое распространение и в
других
капиталистических
странах;
форма
современного
механицизма. Приверженцы кибернетики определяют ее как
универсальную науку о связях и коммуникациях в технике, в живых существах
и общественной жизни, о «всеобщей организации» и управлении всеми
процессами в природе и обществе. …По существу своему кибернетика
направлена против материалистической диалектики, современной научной
физиологии, обоснованной И.П. Павловым, и марксистского, научного
понимания законов общественной жизни. Эта механистическая метафизическая
лженаука отлично уживается с идеализмом в философии, психологии,
социологии. …Под прикрытием пропаганды кибернетики в странах
империализма происходит привлечение ученых самых различных
специальностей для разработки новых приемов массового истребления людей
—
электронного,
телемеханического,
автоматического
оружия,
конструирование и производство которого превратилось в крупную отрасль
военной промышленности капиталистических стран»43.
Однако уже в 1959 году (правда, спустя 11 лет после выхода книги
Н. Винера) в СССР был создан Научный совет по комплексной проблеме
«Кибернетика» АН СССР — активно работавший до середины 90-х годов
научно-организационный центр, осуществлявший координацию научноисследовательских работ в стране в области кибернетики и ее приложений.
Совет поочередно возглавляли академики А.И. Берг (инициатор и первый
руководитель Совета), Е.П. Велихов, О.М. Белоцерковский, А.П. Ершов. Совет
осуществлял анализ состояния кибернетических исследований в СССР и за
рубежом, определял содержание и основные направления научноисследовательских работ по кибернетике и содействовал их развитию,
осуществлял контроль за ходом выполнения работ и разработку предложений
по внедрению их результатов, организовывал процессы информационного
обеспечения работ и координации международных научных связей. В состав
Совета
входили
секции:
математические
проблемы
кибернетики;
Краткий философский словарь / Под редакцией М. Розенталя и П. Юдина. Издание 4-е,
доп. и испр. — М.: Государственное издательство политической литературы, 1954. — С.
236—237.
43
95
вычислительные системы; общие и математические вопросы теории
информации; техническая кибернетика; кибернетика энергетических систем;
системотехники строительства, бионика; биологическая и медицинская
кибернетика; математическая теория эксперимента; философские проблемы
кибернетики; применение кибернетики в психологии; экономическая
кибернетика; семиотика; кибернетика и право и иные. В рамках работы секций
проводились международные конференции, научные семинары, издавались
сборники «Вопросы кибернетики», «Информационные материалы», «Проблемы
кибернетики» и «Кибернетический сборник».
В 1961 году академик АН СССР А.И. Берг охарактеризовал
кибернетику следующим образом: «Кибернетика — это наука об
управлении сложными динамическими системами. Термин
„сложность» здесь применяется как философская категория.
Динамические системы на производстве, в природе и в человеческом обществе
— это системы, способные к развитию, к изменению своего состояния.
Сложные динамические системы образуются множеством более простых или
элементарных систем или элементов, взаимосвязанных и взаимодействующих.
…Целью советской кибернетики является разработка и реализация научных
методов управления сложными процессами для повышения эффективности
человеческого труда»44. Изменения, произошедшие в общественной жизни с
1961 года по настоящее время не понизили актуальности приведенных слов.
В 1959 г. академик АН СССР А.Н. Колмогоров писал: «Кибернетика
занимается изучением систем любой природы, способных воспринимать,
хранить и перерабатывать информацию и использовать ее для управления
и регулирования. При этом кибернетика широко пользуется математическим
методом и стремится к получению конкретных специальных результатов,
позволяющих как анализировать такого рода системы (восстанавливать их
устройство на основании опыта обращения с ними), так и синтезировать их
(рассчитывать схемы систем, способных осуществлять заданные действия).
Благодаря этому своему конкретному характеру кибернетика ни в какой мере
не сводится к философскому обсуждению природы «целесообразности» в
машинах и философскому анализу изучаемого ею круга явлений»45.
С самого зарождения идеи кибернетики Н. Винер указывает на
информационный характер процессов управления. Более того, уже в 1943 году
в своих работах он вплотную подходит к теории информации, активно
разрабатывавшейся в то время К. Шенноном, (интересно, что оба ученых
находились под сильным влиянием идей Б. Рассела). Благодаря тесному
сотрудничеству с ученым-медиком А. Розенблютом, исследования Винера
носили комплексный характер (еще раз вспомним о влиянии естественных наук
Философские проблемы кибернетики. — М.: Соцэкгиз, 1961. — С. 155—156.
Колмогоров А.Н. Предисловие к русскому изданию книги Эшби У.Р. «Введение в
кибернетику». — М.: Иностранная литература, 1959.
44
45
96
на развитие и становление аналитики). Совместно изучая особенности
поведения больных с нарушением деятельности мозжечка или спинного мозга,
они обнаружили подтверждение идеи о необходимости введения в контур
управления объектами и системами обратной связи. Таким образом,
кибернетика изначально связана с междисциплинарными проблемами, а идеи
Винера нашли применение и в нейрофизиологии. Как следствие, естественным
обобщением непознанного объекта типа «мозг» стала метафора «черного
ящика», познание механизмов функционирования которого на тот момент было
возможно лишь в результате наблюдения за его реакциями на конкретные
раздражители.
Заметим, что кибернетика, как наука о функционировании систем
управления, нашла массу приложений в самых различных отраслях
деятельности человека. Однако первые прикладные результаты были получены
в сфере управления техногенными объектами (например, в системах наведения
вооружений, управления механизмами и приводами в авиации, автоматической
подстройки частоты в радиоприемных устройствах и многих других системах,
функционирующих в условиях изменяющейся обстановки).
Широкое применение в кибернетике получили математические
методы, связанные с определением экстремумов функций, отражающих
закономерности поведения физических объектов. Активно используются
методы решения систем линейных и нелинейных уравнений, методы
интегрального и дифференциального исчисления и многие другие. В сочетании
с этими методами широко используется матричный аппарат. Большой интерес
представляет кибернетическое направление, связанное с управлением
термодинамическими системами — многие идеи, связанные со
стохастическими, вероятностными свойствами процессов управления, были
почерпнуты Винером именно из этой отрасли, тогда стремительно
завоевывавшей позиции в физической науке.
К числу важнейших понятий кибернетики следует отнести понятия
«система (подсистема)» и «состояние».
Термину «система» в соответствие ставится некоторый
материальный объект, состоящий из других объектов, называемых
его подсистемами. По существу, когда речь идет о сложных системах,
речь идет не только о физических объектах, но и об отражении в
сознании некоторых фрагментов реального мира и условном разделении его на
подсистемы в соответствии с задачами управления или иными задачами.
Данное понятие адресовано, скорее, к пространственному воображению
исследователя (аналитика), поскольку связано с понятием иерархии, обычно
мыслимой в виде пирамиды.
Термину «состояние» в соответствие ставится некоторое
протяженное во времени сочетание значений атрибутов
(неотъемлемых свойств) системы, характеризующее ее с точки зрения
97
применимости к ней некоторого управляющего воздействия (или их
неизменной совокупности) для достижения заданного результата. Такое
определение дано специально, дабы подчеркнуть специфику кибернетического
подхода, связанного с решением задач управления и указывающего на
общность подходов кибернетики и аналитики. Это понятие сложно (или
невозможно) определить иначе, как со ссылкой на опыт в какой-либо из
отраслей деятельности.
Оба рассмотренных понятия неявным образом связаны с понятием
«отношение»: в одном случае — между системой и системой
(подсистемой), в другом — между системой в предшествовавший
изменению момент времени и в последовавший за ним (момент).
Соответственно, состояние системы определяется через совокупность
состояний всех ее подсистем, в конечном счете — ее элементарных
подсистем. При этом по числу возможных состояний различают элементарные
подсистемы двух типов: дискретные подсистемы (с конечным числом
состояний) и подсистемы с непрерывными состояниями или аналоговые
подсистемы (при бесконечном числе состояний). Дискретность/непрерывность
может проявляться как во временной области, так и в пространстве признаков
(например, напряжения нуля и единицы в интегральных логических схемах).
Тут оказывается уместным упомянуть определение предмета
исследования
кибернетики,
данное
бывшим
нашим
соотечественником,
блестящим
ученым
В.Ф. Турчиным:
«Кибернетика изучает организацию систем в пространстве и
времени, то есть то, каким образом связаны подсистемы в систему и как
влияет изменение состояния одних подсистем на состояние других
подсистем. Основной упор делается …на организацию во времени, которая
в случае, когда она целенаправленна, называется управлением»46. Для
описания процессов изменения состояния системы используются такие
термины, как «динамика системы» и «организация системы во времени»,
однако, по замечанию В.Ф. Турчина, более уместным здесь является именно
«организация во времени». Это вызвано тем, что термины «динамическое» и
«статическое» принято использовать по отношению к вариантам описания
системы (ее моделям, учитывающим либо и пространство и время, либо только
пространственную компоненту); будучи же примененным к системе слово
«динамика» невольно вызывает представление об однородности устройства
системы.
Как уже было отмечено, в кибернетике широко используются различные
методы моделирования. Весьма показателен подход к моделированию,
Турчин В.Ф. Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции. Изд. 2-е. — М.: ЭТС,
2000. — 368 с.
46
98
используемый этой наукой — детализация моделей осуществляется в той
степени, которая способна обеспечить заданное качество управления
системой. Подсистемы наиболее низкого уровня детализации дальнейшей
декомпозиции не подвергаются и рассматриваются как элементарные,
неразложимые на составные части. Следствием этого может стать такая
ситуация, когда объекты, считающиеся элементарными в некоторых моделях,
будут иметь принципиально различную природу, а кибернетические модели,
отражающие их взаимодействие, будут одинаковы. Соответственно, с
кибернетической точки зрения эти системы будут тождественны, несмотря на
те различия, которые заложены на нижнем уровне — уровне элементов. В этомто и заключена красота исходной идеи, заложенной в основу кибернетики, этим
и была оскорблена идеологическая верхушка советской науки в начале 1950-х
годов. Хотя механицизмом это назвать было нелогично и недальновидно —
ведь физики не возмущались, когда одинаковыми математическими
уравнениями описывались различные процессы и явления.
Однако, вернемся к автоматному поведению, контуру управления,
информационному циклу управления и обратной связи. Что подразумевается
под автоматным поведением? Под автоматным поведением понимается
такое поведение, при котором некоторое изменение состояния среды
функционирования (существования) объекта приводит к осуществлению
им действий, направленных на адаптацию к изменившимся условиям —
ситуация на входе подсистемы сбора информации приводит к осуществлению
системой того или иного действия.
Автоматное поведение свойственно, например, живым организмам,
способным к реализации простых рефлексов. Для таких организмов справедлив
подход, представляющий подсистему управления жизнедеятельностью
организма в виде некоторым образом организованной системы нервных клеток
(нейронов) чувствительных к изменению условий (рецепторов, образующих
подсистему сбора информации) и исполнительных (эффекторов,
образующих подсистему доведения управляющих воздействий). Состояние
всех рецепторов системы в некоторый момент времени в кибернетике принято
называть ситуацией, а состояние всех эффекторов — действием. В этом случае
можно утверждать, что роль, которую исполняет подсистема управления,
сводится к преобразованию ситуации в действие.
В кибернетике принято выделять два вида обратных связей между
подсистемой сбора информации, образованной совокупностью
некоторым образом организованных датчиков (или рецепторов), и
подсистемой доведения управляющих воздействий, представленной
совокупностью исполнительных компонентов (или эффекторов). В живых
организмах эти связи представлены синапсами (местами близкого размещения
или контакта нервных клеток):
99
- положительную обратную связь, при наличии которой возбуждение
рецептора вызывает возбуждение эффектора, а покой — состояние покоя;
- отрицательную обратную связь, при наличии которой возбуждение
рецептора вызывает переход эффектора в состояние покоя, а покой —
возбуждение.
Благодаря наличию обратной связи контур управления приобретает
замкнутый вид, за счет чего появляется возможность дозирования
управляющих воздействий и анализа их результатов.
Число рецепторов и эффекторов в сложных системах бывает весьма
велико (а в живых организмах — и подавно), что требует эффективных
механизмов обработки поступающей от них информации и управления ими.
Практика исследований как в нейрофизиологии, так и в социальных и
технических дисциплин указывает на то, что в этих условиях наиболее
эффективными являются механизмы обработки информации и управления,
построенные по иерархическому принципу. В такой системе информация о
состоянии обрабатывается наиболее быстро, а разнообразие различаемых
состояний для единичного рецептора или эффектора в иерархической системе
сводится к минимуму. Соответственно, для каждого элемента иерархии
достаточно располагать информацией, необходимой для выполнения лишь того
набора элементарных операций, который входит в его компетенцию.
Наибольший интерес с точки зрения процессов управления представляет
категория цели. В кибернетике под целью принято понимать то желаемое
состояние, на достижение которого направлена управленческая деятельность.
Для систем с примитивным автоматным поведением (не обладающих
способностью к целеполаганию) в качестве цели управления рассматривается
поддержание гомеостаза (функционального состояния системы, при
котором благодаря действию специальных систем управления, именуемых
гомеостатами, обеспечивается динамическое постоянство жизненно
важных функций и параметров системы при различных изменениях
внутренней и внешней среды). Следует обратить внимание на то, что
гомеостаз — это не есть покой или просто постоянство, гомеостаз — это
состояние, обеспечиваемое динамическим процессом. При этом наравне с
термином «гомеостаз», часто пользуются и другим термином — «гомеокинез».
Так, если интегральные показатели системы при отсутствии изменений
внешней среды остаются постоянными, мы имеем состояние гомеостаза, а если
они колеблются около некоего среднего положения, оставаясь в определенных
рамках, это — состояние гомеокинеза.
100
В
1952
году
У.Р. Эшби
было
сформулировано
понятие
целеполагающего гомеостата. В качестве такого целеполагающего
гомеостата им рассматривался человеческий мозг, способный через
субъективно идеализированную абстракцию (модель мира субъекта
целеполагания) прогнозировать возможные опасности собственному
существованию и принимать превентивные меры для обеспечения собственной
безопасности за счет интенсификации вещественно-энергетического потока из
внешней для гомеостаза среды — среды его обитания.
Наиболее распространенным вариантом построения гомеостатов в
природе и техники является иерархическая организация его компонентов. Такая
конфигурация вполне объяснима с учетом приведенных одним абзацем выше
рассуждений. Позже американским ученым С. Биром применительно к
производству было сформулировано понятие иерархического гомеостата48,
применение
которого
позволяло
упростить
процессы
управления
предприятием, построить рациональную организационно-штатную структуру,
оптимально распределить должностные обязанности, а также выполнять массу
иных процедур, связанных с управлением производством.
В принципе, присмотревшись к такой модели, можно уловить черты
сходства с муравейником. Более того, несколько идей, относимых к разряду
социальных утопий, основывались именно на таком идеале. В качестве примера
кибернетического подхода к общественному устройству могут рассматриваться
конфуцианство с его кодексами, «Город Солнца» Т. Кампанеллы и
представления ряда авторов социальных утопий прошлого49 и современности.
Крайней формой кибернетизированного подхода к рассмотрению рациональной
организации человеческого общества является так называемая «теория золотого
миллиарда» — реакционная теория элитарного общества, построенная на
основе неомальтузианства.
Характерно, что такой принцип устройства системы соответствует
максимальной
экономии
расходуемых
ресурсов,
характеризуется
высочайшей эффективностью и быстродействием, но при этом
существенно возрастает уровень специализации элементов. Последствия
роста специализации можно проиллюстрировать на следующем примере:
простейшие живые организмы, не располагающие центральной нервной
системой и обладающие малой специализацией клеток, их образующих,
демонстрируют более высокую живучесть, а способность к регенерации
утраченных органов у них распространена шире, нежели чем у более сложных
организмов. Некоторые параллели могут быть проведены и при сопоставлении
47
Эшби У.Р. Конструкция мозга. Пер. с англ. — М.: Иностранная литература, 1962;
(оригинальное издание датировано 1952 годом).
48
Бир С. Кибернетика и управление производством. — М.: Наука. 1965. — 391 с.
49
Утопический социализм: Хрестоматия / Общ. ред. А.И. Володина. — М.:
Политиздат, 1982. — 512 с.
47
101
тоталитарной и демократической моделей государственного устройства, хотя
здесь следует помнить, что кибернетика, как и многие другие науки,
останавливается в своих абстракциях на некотором конечном уровне
декомпозиции, отбрасывая своеобразие тех компонентов, которые оказываются
ниже используемого уровня абстракции.
Кибернетические подходы к управлению обществом и производством на
самом деле не содержат в себе ничего такого, о чем следовало бы говорить как
об источнике угрозы обществу — просто любая крайность в управлении
целеполагающими системами опасна и ведет либо к гипертрофированному
индивидуализму или к чрезмерной централизации управления. И в том и в
другом случае (хотя и по разным причинам) неминуемо происходит истончение
интеллектуального слоя общества, его деградация. Однако при разумном
сочетании централизованного и децентрализованного управления результаты
могут быть получены весьма значительные преимущества, что отнюдь не
противоречит
кибернетике
(техническая
кибернетика
наглядно
продемонстрировала необходимость наличия люфтов в системах
управления).
Польза
люфтов
в
системах
управления
может
быть
продемонстрирована хотя бы на примере знакомой всем
автомобилистам
системы рулевого управления. На заре
автомобилестроения соединение деталей в системе рулевого
управления было жестким, лишенным люфтов (цепным или шестеренчатым). В
результате такого конструктивного исполнения каждая выбоина на дороге (а
дороги в то время были чаще всего брусчатыми) моментально отдавалась в
рулевом колесе, вызывая у водителя автоматную реакцию — попытку
сопротивления действию силы, вращающей колесо. Однако время задержки
реакции оказывалось велико по сравнению с длительностью воздействия
ударной нагрузки, и водитель прилагал компенсационное усилие уже на другом
участке дороги, где направления компенсационного усилия и силы, вращающей
рулевое колесо в результате следующего соударения, могли совпасть, что часто
и случалось на практике. Управление автомобилем в то время требовало
значительной физической силы и хороших навыков. Многие обращали
внимание на то, как странно (по нынешним понятиям) вели себя на дороге
старинные автомобили в кадрах кинохроники — они непрерывно совершали
какие-то бессмысленные резкие зигзагообразные маневры на дороге, но мы-то
знаем, в чем тут дело… Лишь в результате ряда усовершенствований
(применение остроумно реализованных автоматов удержания прямолинейного
направления движения за счет наличия углов развала и схождения) задача
удержания рулевого колеса автомобиля существенно упростилась. Но главным
здесь было изобретение рулевой трапеции, устроенной так, чтобы в ней
обеспечивался люфт, позволяющий гасить незначительные удары и вибрации,
возникающие при езде по дороге. Сейчас в правилах дорожного движения
102
записано, в каких пределах должен обеспечиваться люфт в системе рулевого
управления автомобиля.
Однако вернемся от проблем социальных и автомобильных к проблемам,
рассматриваемым современной кибернетикой. Естественным продолжением
исследований в области кибернетики стало возникновение таких теорий как
теория распознавания образов, теория информации, теория искусственного
интеллекта, кибернетической (математической) лингвистики и иных
направлений, в основу которых заложено рассмотрение информационных
процессов, связанных с управлением, целеполаганием, процессами
возникновения и управления знаниями. В створе кибернетических наук
зародилось весьма популярная в настоящее время технология нейросетевой
обработки и анализа данных. Таким образом, мы приходим к утверждению, что
на сегодня большая часть технологически реализованного аналитического
инструментария базируется на принципах, сформулированных в рамках
кибернетического подхода. Однако, как будет показано далее, человечество
постепенно входит в эпоху, когда кибернетические подходы перестают быть
единственным поставщиком технологий для аналитики — уровень развития
кибернетических технологий завершает процесс создания платформы для
начала внедрения технологий, основанных на теории систем и системного
анализа, построения кибернетических систем высших порядков.
К числу разделов кибернетики, представляющих особый интерес для
аналитики, несомненно, относится теория распознавания образов. Это
направление получило развитие на самых ранних этапах развития кибернетики
— без этого было невозможно решить задачи обеспечения реакции автомата на
изменение ситуации (как некоторой специфической совокупности сигналов,
поступающих от рецепторов). Так, уже на этом этапе теория распознавания
образов, пусть пока формально, но оказалась связана с распознаванием
ситуаций. Вначале распознавание было наиболее тесно связано с
распознаванием графических образов в технических системах, но при наличии
устойчивой тенденции к кибернетическому рассмотрению общества это не
могло не привести к возникновению специфического направления —
распознавания ситуаций и в сфере управления организационно-техническими и
социальными системами.
Наиболее интенсивно методы распознавания образов используются на
этапе, когда данные, собранные и прошедшие первичную обработку,
приводятся к единому формату представления, что позволяет использовать для
их отображения и анализа нормализованное метрическое пространство
признаков (это означает, что в таком пространстве признаков введены метрики,
обеспечивающие возможность измерения степени близости полученных
результатов к неким эталонам). В этом случае близость к заданным эталонам
указывает на возникновение ситуации, полностью или в некоторых деталях
сходной с эталонной, по тем или иным причинам выделенной из числа прочих
103
возможных. В настоящее время все чаще для решения таких задач
используются методы, ранее использовавшиеся для распознавания
изображений, однако применяемые не после отображения, а на этапе работы с
внутренним представлением данных в системах автоматизированной
обработки.
Как видим, кибернетические методы широко используются для анализа
данных, построения моделей объектов и систем, распознавания ситуаций,
синтеза
организационной
структуры
информационно-аналитических
подразделений и для многих других аналитических приложений. Ранее мы
указывали, что методы кибернетических исследований тесно связаны с
методологией системного анализа и границу раздела между ними определить
крайне сложно. Тем не менее, в рамках нашего повествования такую границу
мы проведем здесь.
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ
При объяснении феномена общности, приведшего к зарождению общей
теории систем и системного анализа, можно сослаться на то, что исследователи
чрезвычайно ограничены в средствах формализации и вынуждены выбирать
сходный математический аппарат для обозначения природных явлений и
процессов совершенно разного происхождения. Однако, это не совсем так
(конечно, многое зависит от математического кругозора ученого) — дело в том,
что современная математика достаточно богата разнообразными абстрактными
объектами и инструментами формализации и способна предоставить
исследователям все то, что может им потребоваться для представления
результатов научных изысканий. Но, тем не менее, одни и те же зависимости,
обратные квадрату расстояния, описывают изменение напряженности
электромагнитного поля на некотором удалении от точечного носителя заряда,
силу ударной волны на удалении от эпицентра взрыва, одинаковые
дифференциальные уравнения описывают движение жидкостей, тока, переноса
тепла в электро- и тепло- проводных средах, иначе говоря, слишком много
«случайных» совпадений. Даже наоборот, по мере развития специальных
разделов математики, возникших в результате развития кибернетики,
информатики, теории игр, управления, аксиоматической теории принятия
решений, факторного анализа, «нечеткой» математики, становится очевидным
наличие объективных закономерностей, определяющих сходство многих
внешне различающихся феноменов.
Использование этого знания давало гипотетическую возможность на
некоторых этапах исследований, проводимых в междисциплинарных областях,
абстрагироваться от тех особенностей исследуемых систем, которые были
несущественны с точки зрения решаемой задачи. Преимущества, которые
могло дать использование подобного подхода, были очевидны. Однако от
104
догадки до знания дистанция достаточно велика. Предположение
Л. фон Берталанфи было лишь первым шагом на пути к созданию стройной
научной теории, способной принести реальную пользу при решении
конкретных задач теоретических и прикладных исследований. Отсутствие
единой теоретической платформы, роль которой ранее исполняла механика
Ньютона, тормозило развитие науки, а потребности практической деятельности
стали наталкиваться на ограничения методологического плана (в этом-то и
проявляется кризис науки). Поскольку общей концепции устройства мира
синтезировано так и не было, а заключения о природе всего сущего наука дать
была неспособна, постоянно наталкиваясь на технологические ограничения,
ученые во многих отраслях вынужденно перешли на макроуровень. Этот
подход оказался весьма продуктивным — все чаще в системах различной
природы стали обнаруживаться закономерности, указывавшие на наличие чегото общего, судя по всему, вызванного общностью фундаментальных принципов
организации всех систем от самого нижнего уровня агрегации до самого
высшего.
По мере углубления исследований росла убежденность в том, что
структурный подход к анализу систем чрезвычайно эффективен и позволяет,
отказавшись от детального изучения конкретных физических механизмов
реализации той или иной конструкции, успешно решать многие задачи как
теоретического, так и практического плана. Установка А.А.Богданова,
настаивавшего на том, что «структурные отношения могут быть обобщены до
такой же степени формальной чистоты схем, как в математике отношения
величин» в результате чего многие «задачи могут решаться способами,
аналогичными математическим» находила все больше подтверждений. В науке
начался переход от изучения динамики элементов к изучению динамики
структур, где отношения были более наблюдаемы и предметны.
Однако поскольку предметные области, в которых осуществлялись
исследования в рамках методологии общей теории систем, традиционно
различались (именно типом элементов систем), постольку в рамках общей
теории систем сформировалось несколько направлений, прижившихся в
различных отраслях: в экономике, политике, военном деле, экологии,
социологии, демографии, ряде разделов медицины, и многих других.
На первых этапах общая теория систем, развивавшаяся в створе
философских наук, оставалась предметом отвлеченных дискуссий, но по мере
ознакомления специалистов-практиков с ее методологией, преимущества новых
подходов стали очевидны. Там, где возникала потребность в создании и
изучении сложных систем (в том числе — организационных и организационнотехнических), использование методов системного анализа приносило
ощутимую пользу. Особенно ценным было то, что методы общей теории
систем позволяли выявить потенциальные источники противоречий, способных
привести
к
снижению
эффективности
функционирования
или
105
самопроизвольному распаду системы. В ходе работ, связанных с
проектированием больших человеко-машинных систем (что на тот момент
было особенно востребовано при проектировании систем военного назначения)
постепенно сформировалось специфическое направление общей теории систем,
получившее наименование системный анализ.
Прежде, чем продолжить разговор о системном анализе, следует
определиться с терминологией. Определение любой научной дисциплине
может быть дано различными способами: по цели исследования, по объекту
(предмету) исследования, по методу исследования и по субъекту исследования.
Определение по цели исследования. Системный анализ — это вид
целенаправленной
исследовательской
деятельности,
осуществляемой с целью создания оптимального по форме,
содержанию, а также уровню детализации и формализации
представления имеющихся знаний о сложных системах, являющихся
предметом интересов исследователя.
Определение по предмету исследования. Системный анализ — это
отрасль научного знания, предметом изучения которой являются
наиболее общие закономерности процессов возникновения
(создания),
существования
(функционирования),
распада
(разрушения) сложных систем, процессов зарождения, развития и
разрешения противоречий, а также закономерности синтеза целей в
сложных системах, определяемые структурой, характером и динамикой
связей между их компонентами.
Определение по методу исследования. Системный анализ — это
вид комплексного исследования, использующего в интересах
достижения цели методы структурной и функциональной
декомпозиции сложных систем, опирающиеся на достижения
философии, естественных и гуманитарных наук, а также математики и
математической логики.
Определение по субъекту исследования. Системный анализ — это
вид
исследовательской
деятельности,
осуществляемой
специалистами в области системного анализа, системотехники
и
системологии,
применительно
к
некоторой
сфере
деятельности.
Чтобы понять сущность системного анализа, на начальном этапе лучше
прибегнуть к нестрогим определениям, например, системный анализ — это:
«предпроектная стадия в разработках и предмодельная стадия в научных
исследованиях», «дематематизированная кибернетика», «формализованный
здравый смысл», «когда сначала думают, а потом делают» и тому подобные
афористичные фразы. Все эти определения тем или иным образом указывают
на связь системного анализа с принятием управленческого решения — неважно
в какой отрасли.
106
Системный анализ может рассматривать в принципе любые типы систем
и объектов, представляя объект исследования в качестве системы (в этом
сущность его метода), в том числе и сложной. Однако оптимизация процесса
исследования не есть главная задача системного анализа, первой и главной
задачей системного анализа является получение модели предельно
адекватной объекту исследования. А уж далее — на последующих этапах
исследования — с применением методик системного анализа могут быть
спланированы модельные, полунатурные и натурные эксперименты,
исследованы поведенческие реакции исследуемой системы (методом задания
изменений внешних воздействий), получены искомые модели поведения и
перенесены на реальный объект исследования.
В предыдущем подразделе мы указывали, что исследования в области
общей теории систем и кибернетики в СССР в первые годы после их
зарождения по идеологическим соображениям были запрещены. Однако, по
мере роста сложности создаваемых человеком систем, использование методов
системного анализа стало объективной необходимостью, что по прошествии
времени было признано и идеологическим руководством СССР. Со второй
половины 1950-х методология системного анализа получила свое развитие и в
советской науке. Характерно, что отечественные ученые быстро наверстали
накопившееся в методологической области отставание, что было обусловлено
высоким уровнем их теоретической подготовки и спецификой образовательной
системы государства. Быстрому развитию и внедрению системного подхода в
практику теоретических и прикладных исследований способствовали также
сильные традиции междисциплинарных исследований, характерные для
русской науки начиная с времен Д.И. Менделеева, В.В. Докучаева,
В.И. Вернадского, А.Л.Чижевского и многих других. Уже в 1970-х-80-х годах
специалисты в области системных исследований готовятся в большинстве
ведущих вузов СССР (таких, как Московский и Ленинградский
Государственный университеты, Московский физико-технический институт,
Ленинградский политехнический институт и многих других). Выпускники этих
вузов — инженеры-системотехники — становятся одной из наиболее
востребованных категорий специалистов — это не удивительно, ведь в стране
шло
повсеместное
внедрение
электронно-вычислительной
техники,
автоматизированных систем управления производством (в том числе — и таких
сложных, как единая система энергоснабжения страны), то есть — те самые
сложные человеко-машинные системы, большие социально-экономические и
экологические системы. Ведущие научные коллективы объединяются во
Всесоюзный институт системных исследований АН СССР (ВНИИСИ АН
СССР), а ныне — Институт системного анализа РАН (ИСА РАН).
В этот период развитие системного анализа фактически привело к
формированию иной научной дисциплины — некоего «обогащенного»
107
системного анализа, в котором нашли отражение не только комплекс исходных
идей, но и аппарат синтезированный в рамках смежных отраслей науки. В
числе научных теорий, пополнивших своими методами методологический
арсенал системного анализа, следует упомянуть теорию исследования
операций, теорию рефлескивного управления и ряд других. Особенно
примечательным в этом отношении является использование в системном
анализе теории выбора и принятия решений, включающей в качестве своей
основной составной части теорию предпочтений и полезности. Теория выбора и
принятия решений прошла большой путь от концепции полезности в античной
философии до современных методов многокритериальной оптимизации и
оценки эффективности, существенно опирающихся на положения системного
анализа, связанные с понятием цели. Следует отдать дань уважения классикам
и основателям теории выбора — итальянскому экономисту В. Парето (в начале
XX в. сформулировавшего «принцип наименьшего из зол») и выдающемуся
математику фон Нейману (в 1930-40-е гг. разработавшему основы теории игр).
Большой вклад в развитие системной концепции и системного анализа в их
современном виде внесли академики В.Г. Афанасьев, Д.М. Гвишиани,
С.В. Емельянов, Н.Н. Моисеев, Г.С. Поспелов и другие советские ученые.
Системный анализ интенсивно заимствует и адаптирует к решению
прикладных задач математические методы, разработанные в рамках
исследований в области кибернетики, теории массового обслуживания,
термодинамики, статистической радиотехники и других научных отраслей (в
том числе и общественных наук). Появление вычислительных машин также
способствовало реализации методологии системного анализа, ибо подавляющее
большинство математических задач, решаемых в рамках исследований
системного характера, не имеют аналитических решений и разрешимы только
численными методами. Наиболее распространенным классом задач системного
анализа являются задачи оптимизационного типа, связанные с определением
экстремумов, решением систем линейных и нелинейных дифференциальных
уравнений, задачи вариационного исчисления. Особенно часто эти методы
используются при построении систем, обеспечивающих рациональное
распределение ресурсов между группами взаимосвязанных процессовпотребителей для решения некоторого комплекса задач. При этом
использование вычислительной техники позволяет осуществлять не только
решение расчетных задач, но и осуществлять синтез имитационных моделей с
применением специальных языков моделирования процессов и явлений. Речь
идет о развитии особого раздела математики — дискретной математики,
адаптированной дискретному характеру систем и наблюдений. Однако
однозначной взаимосвязи между методологией системного анализа и
конкретным типом математического формализма не существует. Выбор
конкретных методов — это отдельный вопрос, решение которого в большей
степени связано со спецификой предметной области. Характерно, что
108
системные методы оказываются эффективными и на этапе выбора формальной
системы для представления модели и тех численных методов, которые будут
использоваться при реализации вычислений.
Чтобы проиллюстрировать последнее утверждение, обратимся к опыту
проектирования и создания сложных программных и программно-технических
комплексов, связанных с моделированием систем и процессов. Здесь на первом
этапе работают аналитики, изучающие объект моделирования и
разрабатывающие по результатам исследований его модель. Модель может
содержать описания закономерностей поведения элементов и подсистем
моделируемой системы в ответ на возмущающие и управляющие воздействия,
состав атрибутов модельных объектов и топологию связей и т. д.
Программисты же разрабатывают программы, реализующие предложенную
модель, в том числе — осуществляют выбор конкретных алгоритмических
решений и приемов дискретной математики в интересах создания программной
реализации модели.
Здесь может быть проведена аналогия с управленческой деятельностью.
Например, группа аналитиков разработала модель ситуации, выявила наиболее
вероятные варианты ее развития, разработала совокупность методов
управления ситуацией и оценила величину рисков для каждой из
рассмотренных стратегий поведения. Руководитель же, на основе субъективных
критериев предпочтения, определяемых его моделью мира и иерархией целей,
выбирает или конструирует конкретные сценарии действий и определяет
конкретные параметры для дальнейшей работы подчиненных. К числу прочих
важнейших задач системного анализа следует выделить задачу экспертизы и
оценивания проектно-технических и организационно-управленческих решений.
Как видно из приведенных рассуждений, системный анализ может
претендовать на роль стержневой методологической системы для
аналитики как комплексной научной дисциплины, поскольку располагает:
- наиболее развитым формальным аппаратом для описания систем
различного происхождения;
- мощным арсеналом методов исследования систем;
- совокупностью методов анализа разнородных данных и компенсации
неполноты знаний.
Это позволяет решать задачи анализа сложных междисциплинарных
проблем в условиях высокой неопределенности знаний об исследуемых
системах, планировать деятельность, направленную на компенсацию
неполноты данных. То есть, системный анализ по своему потенциалу наиболее
близок к роли интегрирующей научной дисциплины, обеспечивающей высокую
эффективность применения различных научных методов в интересах решения
управленческих задач.
109
В рамках системного анализа разработано множество методик
аналитической деятельности, позволяющих сочетать логико-интуитивные
подходы со строгими научными методами, в равной степенью эффективности
использовать субъективные экспертные оценки и объективные результаты
статистических наблюдений, гармонично сочетать динамические и статические
модели при ведении многомодельных исследований.
Для того, чтобы убедиться в этом, рассмотрим те этапы, из которых
состоит системное исследование, и сопоставим их с этапами
управленческой деятельности. Итак, рассмотрим этапы системного
исследования:
1. Определение целей исследуемого процесса, операции и, собственно,
исследования. Целевой подход занимает центральное место как в
системном анализе, так и в управленческой деятельности. Целевой анализ
начинается с формулировки глобальной цели. В дальнейшем она
конкретизируется за счет указания подчиненных ей главных целей. В
сложных задачах системного анализа, решение которых зависит от многих
взаимосвязанных элементов, целесообразным является дальнейшее
развертывание главных целей в многоуровневое дерево целей и задач. Как
видим, налицо явная ориентация системного анализа на формализацию и
приданию явной формы системе целей, что позволяет на раннем этапе
выявить внутреннюю противоречивость глобальной цели, что очень важно
для выявления формальной предпосылок достижимости цели.
2. Анализ ограничений, связанных с ресурсами и условиями реализации
решения, направленного на достижение поставленных целей управления.
Задачи системного анализа решаются в условиях различного рода
ограничений, накладываемых обстановкой, в которой должно быть
реализовано принимаемое решение. Важнейшими видами ограничений
являются ресурсные ограничения, в том числе — в сфере финансового,
материально-технического, методологического и организационного
обеспечения, а также ограничений фундаментального характера, связанных
с наличием принципиальной возможности реализации решения
(отсутствием противоречий с фундаментальными принципами организации
природы и общества). Целесообразно также рассматривать класс
субъективных ограничений, обусловленных постановкой задачи и
характером предпочтений аналитика (например, когда поле исследований
сознательно ограничивается определенными рамками).
3. Анализ пространства альтернатив. Пространство альтернатив — это
совокупность вариантов достижения поставленных целей и условий их
реализации. Наличие максимально полной информации о возможных
вариантах достижения цели позволяет принимать решение не только на
основе интуитивных методов, но и с учетом всех возможных вариантов
достижения целей и рисков, связанных с запуском тех или иных стратегий.
110
4. Выбор критериев эффективности. Наличие строгих, сопоставимых
критериев, свидетельствующих об успешности решения поставленных
задач, позволяет объективировать процесс выбора предпочтительной
стратегии. В качестве критерия эффективности как правило выбирается
некоторое значение или диапазон значений параметра, позволяющего
судить о том, что успешное решение задачи получено с приемлемым
уровнем затрат некоторого ресурса или группы ресурсов.
5. Синтез адекватной модели. В силу рискованности подходов, при которых
для определения приемлемости той или иной стратегии требуется ее
апробация в практической деятельности, исследование альтернативных
стратегий производится на моделях (ведь результат апробации в ряде
случаев может быть и необратимым). Поскольку различные стратегии для
достижения цели могут использовать различные методы и привлекать
различные ресурсы, требуется, чтобы модели, на которых проводится
исследования, позволяли получить однородные показатели эффективности
и были в равной степени адаптированы для моделирования различных
стратегий.
6. Планирование и проведение модельного эксперимента. На этом этапе с
применением различных методик планируется и проводится всесторонне
исследование
предлагаемых
методов,
исследуется
устойчивость
полученных решений к изменениям условий функционирования системы.
7. Выработка рекомендаций. Это заключительная часть системного анализа,
содержащая выводы из проведенного исследования и указания по
реализации его результатов.
По существу нами получен перечень, соответствующий схеме
рациональной управленческой деятельности, при которой субъективизм в
принятии решений снижен благодаря возможности анализа объективных
критериев и логически построенной системы аргументов в пользу той или иной
стратегии, но в то же время не игнорируется творческая активность
руководителя.
Последний
тезис
чрезвычайно
важен,
поскольку
психологические особенности человека нередко приводят к попыткам принятия
решения по методу «от противного», когда решение, предложенное экспертом,
под действием неосознанных мотивов игнорируется. В случае же, когда сам
волевой акт решения остается полностью в компетенции руководителя, риск
принятия таких решений существенно снижается.
1.4
ГУМАНИТАРНЫЕ НАУКИ
Роль гуманитарных наук при рассмотрении многих отраслей
человеческой деятельности часто принижается — особенно распространен
пренебрежительный
взгляд
на
гуманитарные
дисциплины
среди
представителей технических специальностей, которым не приходилось
111
сталкиваться с проблемами административной деятельности. В современных
условиях количество тех, кто не считает гуманитарные знания существенными
для профессиональной деятельности, стало еще большим. В эпоху тотального
наступления телевидения устойчивое отвращение к блоку гуманитарных
дисциплин стало присуще большинству выпускников общеобразовательных
школ, чье знакомство с литературой ограничилось нудным составлением
портретов литературных героев, пришедших из другого времени. Еще большая
роль в воспитании такого отвращения принадлежит тем бездарным
педагогическим
экспериментам
в
области
изучения
истории
и
обществоведения, которые проводятся, начиная с 1991 года и по настоящее
время.
Однако аналитика — это не та сфера деятельности, которая
может позволить себе игнорировать гуманитарную сферу. Такая
«роскошь» для нее просто непозволительна… Дискуссия о физиках и
лириках, столь популярная в СССР 1960-х годов, навязавшая
обществу наивный взгляд на соотношение духовного и рациональнологического начал, отозвалась резким снижением благосостояния и тех, и
других — всякое нарушение гармонии рано или поздно карается. Этот принцип
торжествует и в природе, и в обществе. Заметим, что в прагматичных США
гуманитарное направление в образовании развито в большей степени, нежели в
нашей стране, причем это отличие особенно заметно именно в высшем
образовании. Правда, гуманитарное направление там имеет несколько иную
форму, нежели в отечественной системе образования — оно имеет более
прикладной характер и в большей степени математизировано. Для того, чтобы
почувствовать разницу, достаточно сравнить традиции американской и
российской лингвистики (при всем богатстве традиций лингвистических
исследований, российская лингвистическая школа создает по преимуществу
специалистов, мало приспособленных к решению прикладных задач, связанных
с применением специальных знаний). Тогда — в 1960-х годах — в СССР
возобладал индустриальный подход со свойственным ему социальным
инфантилизмом… Ничем не заполненная, гуманитарная ниша быстро
заполнилась вовремя предложенным капиталистическим миром блоком
аутистических идей, и вот — появились талантливейшие физикиправозащитники, которые были чужими в той стране тогда и — что не
удивительно — остались чужими в этой стране сегодня. Их подвел
пресловутый кибернетический романтизм, породивший и весьма продуктивные
идеи теории искусственного интеллекта, и киберфантастику, довольно быстро
утратившую связь с наукой (часть авторов обратилась к проблемам этикоморального и экологического плана, а другая — к сценариям в духе
авантюрных и военных приключений с участием роботов, киборгов и т. п.
персонажей).
112
Однако вернемся к аналитике. Если при анализе сугубо технических
проблем гуманитарные знания редко бывают востребованными, то при первом
же соприкосновении с проблемами управления организационно-техническими
системами или с проблемами построения человеко-машинного интерфейса
потребности в этих знаниях становятся очевидными, а в некоторых случаях
даже начинают доминировать. Так, например, многим программистам,
создававшим программные средства, взаимодействующие с человекомоператором, знакома проблема создания интуитивно понятного интерфейса,
обеспечивающего оптимальный режим работы пользователя. Важность этих
знаний наглядно продемонстрировала корпорация Microsoft, благодаря учету
психологии пользователя и использованию системного подхода добившаяся
мощного прорыва на рынке программного обеспечения. Первой введя
унифицированный графический интерфейс, эта корпорация на целое
десятилетие потеснила семейство операционных систем UNIX и создала во
всем мире мощную армию пользователей, не желающих знать ничего нового,
кроме очередного Windows-проекта от Microsoft.
Попробуем перечислить те гуманитарные науки, из которых
аналитика позаимствовала некоторые рабочие методы: психология и
психоанализ, социология, политология, история, источниковедение,
библиотечное
дело,
лингвистика,
педагогика,
криминалистика,
юриспруденция и многие другие. Практически полный комплекс наук, которые
когда-либо предпринимали попытки научного инвариантного описания
особенностей поведения индивида или группы в различных ситуациях: при
групповой и индивидуальной деятельности, при изложении мыслей, при
синтезе целей и выборе методов их достижений и в иных ситуациях.
Заимствовались методы, позволяющие оценить физическое и эмоциональное
состояние человека, соотнести некие письменные документы с конкретным
источником, выявить скрытые мотивы поведения, методы организации
быстрого поиска информации, выявления противоречий в аргументации неких
поступков или декларируемых намерений. Аналитика пополняла свой арсенал
всем, что могло способствовать интенсификации процессов переработки
информации, извлечению максимального объема полезной информации из
имеющегося объема данных.
Приведем интересный пример: многим известна теория Ломброзо о
существовании некоторого «порочного типа» человека, который
может быть выявлен в результате физиономического анализа. Эта
теория стала столь известной благодаря интуитивной очевидности и,
увы — бесславно окончившимся опытам ее применения. Но мало кому
известна история, связанная с успешным решением проблемы каталогизации
фотографий преступников А. Бертильоном (1880-е годы). Он предложил
стандартизовать процедуру фотосъемки (сигналетическая проекция), а при
помещении снимков в каталог ввести индексацию, учитывающую несколько
113
объективных параметров: длину и ширину головы, расстояние между
скуловыми костями, длину и ширину правого уха. Метод каталогизации
А. Бертильона живет и поныне, воплощенный в технологиях распознавания
личности по совокупности базовых точек, в число которых входят скулы, цвет
и форма глаз, ширина переносицы и губ. Как показывает практика, для
достоверного определения личности достаточно 15-20 таких точек. Сейчас
такими системами оборудуются аэропорты, вокзалы и прочие места скопления
людей, где возможно проведение террористических акций. Правда, все
атрибуты «бертильонизации» — специальные стулья с зажимами,
обеспечивавшими фиксацию головы в заданном положении — вскоре отошли в
прошлое, а методы идентификации по фотографии до поры были вытеснены
дактилоскопией…
Но с точки зрения аналитики ценность идей Бертильона заключается и в
еще одном новшестве: была предложена стандартизированная методика
составления словесного портрета. Благодаря этому новшеству в конце XIX
века полицейские специалисты всех стран, изучив методику составления
словесного портрета, смогли наладить эффективное взаимодействие при
ведении оперативно-розыскной работы, что дало весьма положительные
результаты. Тогда А. Бертильон писал: «...до тех пор, пока та или другая
анатомическая особенность наружности индивидуума, отличающая его
от тысячи других лиц и дающая возможность запечатлеть ее в памяти,
не получит точного названия, она остается незамеченной и как бы не
существует. Уже давно известно, что мы не можем представить себе того,
чего не можем выразить словами, также запечатлеть в мозгу то, чего не можем
описать».
Эта методика послужила прототипом для множества полезных процедур,
связанных с нормализацией терминологии, которые получили широкое
применение в аналитике для уточнения понятийного аппарата предметной
области исследований.
Однако отвлечемся от криминалистики и перейдем к рассмотрению
основных идей, пришедших в аналитику из гуманитарных наук. Следует
заметить, что гуманитарные науки настолько взаимоувязаны, что отнести
некоторый метод к конкретной научной дисциплине чрезвычайно сложно. По
этой причине мы не будем акцентировать внимание на истоках метода, а
сконцентрируемся на самих методах.
МЕТОДЫ АТТЕСТАЦИИ ТЕКСТОВ
Эти методы, как и большинство других, являются комплексными и
основываются как на структурных и статистических методах, так и на методах
качественного анализа. При аттестации текстов решаются следующие задачи:
114
получателя),
установление источника (и
его пространственных и
временных координат;
- установление логико-фактографической компоненты текста, его тематики;
- анализ полноты и непротиворчивости аргументации в рамках сообщения;
- установление эмоциональной компоненты текста и системы оценочных
суждений источника;
- установление специфики лексикона источника в интересах паспортизации
источника;
- выявление ценностной ориентации источника;
- установление категории текста;
- установление цели генерации текста;
- установление достоверности излагаемых фактов.
Весомый вклад в развитие этих методов внесли практически все
перечисленные выше науки. Для специфических классов информационноаналитической работы этот список может приобретать специфические черты за
счет изъятия тех или иных пунктов. Полный комплекс задач, как правило,
подлежит решению лишь в весьма специфических отраслях, как правило —
связанных с решением задач обеспечения безопасности.
Задача
установления
источника
(и
получателя),
его
пространственных и временных координат может иметь очевидное решение,
содержащееся в самом тексте, однако в ряде случаев может вызывать серьезные
затруднения. В этом случае приходится применять достаточно сложные
процедуры, связанные с анализом распределения служебных терминов,
определением специфики лексикона источника. В частности, может строиться
«спектр», а вернее — распределения частот употребления слов,
принадлежащих к эталонному словарю, сопоставление с имеющимися
спектрами-паспортами известных источников с целью отнесения к
профессиональной/социальной, этнической/диалектной группе и т. п.
Исследуются все имеющиеся в сообщении указания на его принадлежность к
некоторому временному интервалу, отраженному в ссылках на некоторые
значимые события, времена и даты которых известны или могут быть
установлены (в том числе, такую информацию могут нести ссылки на
цитируемые источники и т. п.). Определяется область пространства, из которой
могло исходить сообщение, либо область, в которой имели место события,
описываемые в сообщении. В некоторых случаях рассматривается схема
построения адресации, используемая для описания размещения источника
(такие
задачи
могут
встречаться,
например
в
глобальной
телекоммуникационной сети Интернет, где по адресам серверов может быть
установлена государственная принадлежность источника, опубликовавшего те
или иные данные и т. д.).
Задача установления логико-фактографической компоненты текста,
его тематики представляет собой задачу высокой сложности. Это связано с тем,
-
115
что статус факта в сообщении может быть придан не только реальным
событиям и явлениям, но и тем, которые на самом деле к этому разряду
отнесены быть не могут. Такие искажения могут быть обусловлены
множеством причин, в число которых могут входить и непреднамеренные
ошибки логического плана, и некорректное построение грамматических
конструкций, и преднамеренные искажения аргументации. Особый класс
проблем возникает в связи с эмоциональной окрашенностью повествования,
способной вызвать впечатление реальности факта, упоминание которого даже
не встречалось в сообщении. Здесь важно выявить в тексте те маркеры, которые
указывают на присутствие в тексте конструкций, соответствующих причинноследственным, временным и пространственным отношениям, установить
модальные конструкции типа «вероятно», «очевидно» и т. п., отсылающие к
некоторой субъективной интерпретационной модели (редко декларируемой
источником сообщения). На основе такого анализа текст может быть разделен
на: 1) компоненты, которые могут быть отнесены к разряду фактов на основе
объективных критериев; 2) компоненты, которые потенциально могут быть
отнесены к разряду фактов (в существенной степени зависящие от
совместимости субъективных моделей мира источника и потребителя
сообщения); 3) компоненты, которые не могут быть интерпретированы как
факт, но отражают специфику модели мира источника суждения.
Задача анализа полноты и непротиворечивости аргументации в
рамках сообщения, чаще всего, требует формализации текста, приведения его к
нормализованной лексике, исключающей метафорическое или некорректное
употребление терминов. Для этого могут быть использованы методы, широко
применяемые в современной лингвистике и теории формальных языков,
реализованные на базе аппарата формальных грамматик в сочетании с
семантическими сетями. После выполнения процедуры формализации текст
становится пригоден для производства анализа логической корректности
системы аргументов на основе применения формально-логических процедур.
Задача установления эмоциональной компоненты текста и системы
оценочных суждений источника требует применения методов контент-анализа,
основанных на детальном анализе текста с целью выявления слов, терминов
или специфических ситуаций их употребления, способных воздействовать на
эмоциональное состояние потребителя сообщения. При этом анализ должен
проводиться на различных уровнях иерархии смысловыражающих и
словообразующих единиц — от уровня морфем до уровня связных цепочек
терминов, включая также выявление ритмического рисунка и аллитераций.
Явным образом представленная расстановка эмоциональных акцентов в тексте
(их соотнесение с терминами, выступающими в различных семантических
ролях) позволяет выявить систему ценностей источника сообщения,
сопоставить ее с набором классификационных эталонов и — в некоторых
случаях — предсказать поведенческие особенности источника, а также более
116
точно определить цели, преследуемые источником при генерации сообщения.
Для этого могут использоваться различные методы — от традиционных
методов морфологического разбора и анализа контекста употребления до
новейших нейросетевых методов (в данном случае механизмы реализации
несущественны).
Задача установления специфики лексикона источника в интересах
паспортизации источника является существенной в приложениях, связанных с
решением задачи сбора априорной информации об источнике сообщения
(например, для дальнейшего взаимодействия с ним или выявления
общеобразовательного уровня и/или профессиональной подготовленности в
некоторой предметной области). В большинстве случаев эта задача может быть
решена на основе статистического анализа текста и сопоставления с набором
эталонов, полученных в результате анализа текстов аналогичной тематики,
порожденных людьми с известными исследователям уровнем специальной
подготовки и психологическими особенностями. При работе с текстами средств
массовой информации, генерируемыми одной и той же группой авторов может
быть сформирована адаптивная стратегия отбраковки текстов по авторам и
тематике с учетом их квалификации в той или иной области знаний, а также для
выявления «заказных» статей, написанных «под диктовку». Настоящий
аналитик в состоянии оценить полезность подобных знаний. Здесь может быть
использован опыт анализа принадлежности текстов перу того или иного автора
или исторической эпохи, приобретенный в области источниковедения —
специального раздела науки, лежащего на стыке исторической науки и
лингвистики.
Задача выявления ценностной ориентации источника связана с
решением задачи эмоциональной оценки текста. Ее успешное решение
позволяет предвидеть поведенческие реакции источника сообщения, типы
событий, оказывающие на него влияние и побуждающие к генерации
сообщений. При наличии известных навыков, аттестация источника (выявление
его ценностной ориентации) по порождаемым им текстам позволяет
сформировать социальный, мировоззренческий портрет автора, его менталитет,
позволяющий при использовании специальных методик осуществить
информационное управление им. Здесь, в частности, могут быть использованы
социальные технологии А.А. Шияна. Еще одно — весьма важное —
приложение знаний о специфике ценностной ориентации источника сообщения
— это фильтрация оценочных суждений источника. Кроме того, на основе
анализа ценностной ориентации источника может быть сформирована гипотеза
о мотивационных доминантах, определяющих процессы целеполагания автора.
Задача установления категории текста является задачей, решение
которой целесообразно проводить в два этапа: формальный экспресс-анализ и
детальный анализ. Экспресс-анализ направлен на оценивание целесообразности
дальнейшей обработки текста, для чего в зависимости от целей анализа могут
117
быть введены различные эталонные модели, позволяющие по ряду формальных
признаков отнести текст к той или иной категории. К числу таких признаков
могут быть отнесены: длина и степень сложности предложений, характеристика
частотно-рангового распределения длин слов, пунктуационная специфика и
иные. В литературе по лингвистике функциональная категория текста часто
отождествляется со стилистическими особенностями, однако это именно тот
подход, который реализуется на первом этапе установления категории текста.
Детальный же анализ позволяет отнести текст именно к функциональной
категории на основе более объективных критериев, возможность оценивания
которых может быть получена лишь в результате решения всех задач,
перечисленных ранее. При этом классификация функциональных категорий
текста примерно соответствует функциональной классификации предложений и
выделяет следующие категории текстов:
- информативные тексты, содержащие изложение фактов и/или нейтральных
в эмоциональном плане суждений (эта категория примерно соответствует
повествовательным предложениям), реализующие функцию передачи
информации;
- проблемно-постановочные тексты, содержащие логическую аргументацию,
направленную на выделение проблемы или комплекса проблем, однако не
предлагающие путей решения проблемы (эта категория примерно
соответствует вопросительным предложениям);
- побудительные тексты, содержащие побуждение к действиям,
подкрепленные логической и/или эмоциональной аргументацией,
реализующие функцию побуждения к действию.
Задача установления цели генерации текста непосредственно связана
с предыдущей задачей установления функциональной категории текста, однако
требует анализа прагматической компоненты и оснований для реализации
функции целеполагания источником сообщения. Учитывая, что любое
информационное взаимодействие направлено на формирование/модификацию
модели мира потребителя сообщения, при решении этой задачи целью является
установление того, направлен ли данный текст на синхронизацию модели мира
потребителя с моделью мира источника или же целью источника является
внесение рассогласования, десинхронизация моделей мира.
Задача установления достоверности излагаемых фактов является
задачей, для решения которой требуется привлечение дополнительных
источников информации, обладающих иным уровнем доказательности фактов,
в том числе — использования результатов наблюдения за физическими
проявлениями деятельности или пребывания некоторых объектов и систем в
декларируемом состоянии.
118
АНАЛИЗ ИСТОРИЧЕСКИХ ПРЕЦЕДЕНТОВ
Политология, исторические, социальные и экономические науки
способны предоставить немало примеров того, сколь мало разнообразия вносят
в наиболее распространенные политические и экономические стратегии
различные технологические нововведения. Особенно ярко это демонстрируют
военная история и политология — наиболее эффективные стратегические
решения остаются неизменными на протяжении многих веков и их арсенал
пополняется крайне редко. Здесь стоит привести известное изречение: «Что
было, то и будет; что делалось, то будет делаться, и ничего нового нет
под солнцем. Бывает нечто, о чем говорят: смотри, вот новое; но это было
уже в веках, бывших прежде нас» (Экклезиаст, 1.8, 1.9).
Многие прогнозы, сделанные на основе анализа исторических
прецедентов, поражают своей точностью. Зачастую, стратегии, которые по сей
день используются в общественно-политической сфере, на некотором уровне
абстракции могут быть сведены к ограниченному набору сценариев. Работы по
приведению комплекса сюжетов к минимальному набору сценариев в
литературоведении были проделаны в 1928 году В.Я. Проппом на примере
формального исследования русских народных сказок50. Интересно, что
практически те же самые сюжеты-сценарии с некоторыми вариациями могут
быть рассмотрены и применительно к большинству реальных ситуаций.
В связи с последним замечанием нельзя не упомянуть знаменитые
китайские стратагемы. Их системное собрание впервые предстало взорам
читателей еще в VI веке до нашей эры в трактате о военном искусстве
китайского полководца Сун-Цзы, указывавшего на величайшее значение в
военном искусстве так называемого Гунь-Дао (Пути Обмана). В связи с
началом исследований, посвященных синтезу теории информационнопсихологических операций, в конце 20 века стратагемный подход вновь
приобрел высочайшую актуальность. Появилось множество публикаций,
посвященных вопросам стратагемного мышления и поведения51. Стратагемы,
представлявшие собой краткие афористичные высказывания-наставления,
содержавшие
иносказательную
формулировку
стратегии
обманного
достижения поставленной цели. Считается, что китайский менталитет построен
на 36 основных стратагемах, имеющих немалое число толкований,
приложимых к большинству жизненных ситуаций.
см. Пропп В.Я. Морфология «волшебной» сказки. Исторические корни
волшебной сказки. (Собрание трудов В.Я. Проппа.). — Издательство «Лабиринт»,
М.:, 1998.
51
см. Зенгер Х. Стратагемы. — М.: Прогресс, 1993.; Боршевич В., Тудос В.
Информационные и системные аспекты стратагемного поведения и мышления. —
Кишинев: Evriсa, 1998.
50
119
Характерно, что сопоставление базовых стратагем с большинством
успешных стратегий, используемых в современной политике, военном деле и
бизнесе позволило прийти к выводу, что будучи соответствующим образом
формализованы, стратагемы могли бы выступать в качестве инвариантных
концептуальных моделей высшего уровня, положенных в основу
функционирования систем ситуационного анализа. Они могли бы служить
интересам распознавания стратегий и ситуаций на основе применения метода
исторических прецедентов.
При использовании метода исторических прецедентов (аналогий) речь,
как правило, идет об анализе потока сообщений, описывающих некие объекты,
системы, ситуации, процессы и явления. Если предполагается осуществлять
некие аналитические операции, в том числе и над данными, не приведенными к
виду символьных (текстовых) сообщений, то на этапе предшествующем
анализу, эти данные подвергаются процедуре преобразования к символьному
виду. Это объясняется тем, что операции над данными, имеющими единую
модель представления и интерпретации, вызывают меньшие затруднения.
В принципе, вне зависимости от степени избыточности и уровня
формализации описаний, любую развернутую во времени совокупность
различным образом представленных сообщений можно рассматривать в
качестве модели, описывающей последовательную смену состояний, процессов
и явлений в некоторой сложной системе. Для исходной (произвольной)
совокупности текстовых сообщений, полученных за некоторый промежуток
времени, это утверждение справедливо лишь отчасти, поскольку эта
совокупность, не отвечает требованию упорядоченности во времени и не
избирательна (то есть, над ней не выполнена процедура отбора сообщений,
релевантных, соответствующих задаче исследования). Однако, при условии,
что процедуры отбора релевантных сообщений и их упорядочивания во
времени выполнены и привели к получению непустого массива, справедливым
становится утверждение о том, что полученный массив сообщений будет
содержать некий набор альтернативных моделей ситуации. Правда, на этом
этапе модели будут иметь вид, весьма отдаленный от того, что принято считать
строгой моделью, но существует несколько способов их поэтапного приведения
к той степени строгости, которая могла бы обеспечить возможность
автоматизированного перехода к иным способам представления либо
непосредственно к этапу экспертной оценки. Интенсивные исследования в этой
области ведутся известным белорусским ученым В.В. Мартыновым,
американцем Д. Ленатом (D. Lenat), П.Ю. Конотоповым и рядом других, чьи
исследования сконцентрированы на несколько иных аспектах обработки
текстов. К сожалению, в России это направление исследований пока
представлено существенно меньшим числом исследователей, нежели за
рубежом, а многие российские исследователи после сокращения
финансирования науки были поставлены перед выбором: прекратить работу
120
или продолжить ее в зарубежных исследовательских центрах. В настоящее
время многие отечественные ученые работают в университетских и
государственных исследовательских центрах США, Великобритании и других
западных стран, где руководство уже осознало возможные последствия
информационного бума.
Однако вернемся к обработке текстов. Мы уже отметили, что
полученные вербальные модели могут быть приведены к некоторому
представлению, являющемуся промежуточной стадией между формальной
моделью и текстом. Следует отметить, что такое представление дает ряд
преимуществ, поскольку модели на этом этапе еще доступны пониманию
эксперта и способны активизировать его творческую активность, но уже близки
по своим свойствам к строгим формальным моделям и могут обрабатываться с
помощью средств вычислительной техники.
СЕМАНТИЧЕСКИЕ ГРАММАТИКИ
Интересные результаты дает применение различного рода формальных
грамматик, ориентированных на обработку семантической информации
(семантических грамматик). Данный класс грамматик отличаются от прочих
тем, что ее категории обозначают как семантические, так и синтаксические
понятия. Исследования семантических грамматик были начаты в 1970-е годы.
Их применение оказалось оправданным при организации человеко-машинных
интерфейсов, реализующих диалог с пользователем на языках естественного
общения. В настоящее время аппарат семантических грамматик используется
для построения интерфейсов в ряде коммерческих систем, в том числе — в
известной системе XCALIBUR, широко использующейся в структурах
информационно-аналитического обеспечения органов государственного
управления. Для представления семантических грамматик использовались
различные формальные системы, включая расширенные сети перехода и
расширенные грамматики непосредственных составляющих. Дальнейшее
развитие этого подхода потенциально способно решить проблему естественноязыкового взаимодействия с компьютерными системами, что в сочетании с
системами распознавания речи обеспечит возможность более удобного
управления процедурами поиска и востребования информации, что особенно
важно для информационного обеспечения процессов управления системами,
обладающими высоким динамизмом.
Перечисленные методы широко используются при анализе и
прогнозировании развития социальной ситуации, в PR-технологиях и многих
других отраслях, связанных с оцениванием проявления человеческого фактора
в политической и экономической сфере жизни общества. В настоящее время
существует несколько аналитических программных продуктов, использующих
121
сходные методы в интересах анализа и управления рынками, коллективами,
большими группами людей. Стоимость подобного программного обеспечения
достаточно высока, а использование их является прерогативой специалистов
высокого уровня, результаты работы которых непосредственным образом
сказываются на стратегических аспектах управления.
1.5
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА КАК
МЕТОДОЛОГИЧЕСКОГО ЯДРА АНАЛИТИКИ
Первое, что следует подчеркнуть — это необычность методологии
системного анализа: наряду со специально созданными для него
детализированными и строго формализованными процедурами, в его рамках
используются и нестрогие методы. При этом предполагается, что решение о
выборе таких методов принимается взвешенно, как правило, обусловлено
невозможностью однозначного количественного описания систем и объектов, и
что для их изучения необходимо прибегать к неформализованным,
качественным методам анализа. Именно это имелось в виду В.Н. Садовским,
когда он определял системный анализ как «особый тип научно-технического
искусства, приводящего в руках опытного мастера к значительным результатам
и практически бесполезного при его механическом, нетворческом
применении»52.
В системном анализе могут быть выделены следующие основные
направления:
- философское;
- математическое;
- управленческое;
- информационное;
- прикладные аспекты.
Достаточно часто при рассмотрении данного феномена наблюдается
размытость методологических и методических подходов, большой разброс
идей. За исключением использования слова «система», многие работы в данной
области ничем не отличаются от обычных исследований в традиционных
областях философии, математики, управления. О едином подходе к системному
анализу в рамках учебных изданий также говорить достаточно тяжело. Наше
мнение состоит в том, что аналитика является самостоятельной
научной дисциплиной, ядром которой является системный анализ,
имеющий свою собственную теорию, разработанный специфический
формально-логический аппарат и особые методы для решения задач
практики.
См.: Садовский В.Н. Системный подход и общая теория систем: Статус,
основные проблемы и перспективы развития. // Системные исследования:
Методологические проблемы. Ежегодник. — М .:Наука, 1979.
52
122
Прежде чем перейти к рассмотрению методологии системного анализа,
следует обратиться к классификации систем, являющихся предметом его
изучения. Всякая классификация условна, по этой причине мы выделим
несколько
наиболее
существенных
для
изложения
материала
классификационных критериев (памятуя о том, что может быть предложено
множество других — не менее обоснованных — классификаций). Итак, введем
следующие классификационные критерии и классы:
- критерий однородности (однородные или гомогенные системы и
неоднородные или гетерогенные);
- критерий разложимости (разложимые53 на компоненты или, собственно,
системы и неразложимые — элементы) — здесь важно понимать, что
всякая декомпозиция — это процесс целенаправленный, исследователь
может не иметь намерения расщеплять систему далее, а во главу иерархии
поставить именно тот элемент, который соответствует цели исследования54;
- критерий гносеологической сложности, связанный со сложностью процесса
познания системы, проявляющийся на этапе исследования (обычные55,
большие, сложные, сверхсложные системы);
- критерий онтологической сложности, связанный с бытийным аспектом
системы
(структурная
сложность,
функциональная
сложность,
кибернетическая сложность, поведенческая сложность и т. д.);
- критерий эргатичности (с участием человека или эргатические системы и
без участия человека или техногенные системы);
Разложимость здесь рассматривается, как свойство, находящееся в связи с
решаемой задачей, то есть связанное с наличием/отсутствием необходимости
осуществления декомпозиции.
53
Необходимо учитывать, что любая подсистема может быть и элементом, если на нее
смотреть “сверху вниз” с точки зрения подсистемы (элемента) более высокого уровня или
системой, с точки зрения элемента более низкого уровня. Причем это не значит, что
подсистема в физическом смысле состоит из элементов в первом случае и сама является
элементом — во втором. Просто это значит, что мы, при анализе всей системы, выбрали
такой порядок ранжирования эмергенных уровней и не более того. Если же количество
эмергенных критериев при анализе структуры более пяти, то выбранные нами “системы”,
“подсистемы”, “элементы” и т. д. в нашей структуре могут вообще друг с другом не
соприкасаться. Нельзя сводить понятие структуры системы к понятию “физической
структуры системы”. Кстати, это главная слабина в системных представлениях А.Н.Малюты.
54
Никак рука не поднимается написать «простые системы» — все определяется
подходом, целью: для большинства потребителей автомобильная покрышка —
вообще не система, а для технолога — сложная система, требующая
многомодельного исследования.
55
123
- критерий непрерывности (системы с непрерывными состояниями и
системы с дискретными состояниями);
- критерий количества состояний (дискретные системы с конечным числом
состояний и с бесконечным числом состояний);
- критерий
детерминированности
(системы
детерминированные
и
недетерминированные);
- критерий определяющих закономерностей (социальные, биологические,
физические, химические и т. д.).
Как видно из некоторых пунктов классификации, системный подход
связан с понятием целесообразности, в том числе — целесообразности и
допустимости введения некоторых пределов обобщения и редукции. При
изучении систем их сначала выделяют как некое целостное образование из
среды, обращая внимание на сохранение существенных для анализа
свойств, а позже — выделяют ее существенные компоненты и структуру
их взаимодействия, характеризующую интегральные свойства системы. В
равной степени опасны и чрезмерное агрегирование элементов системы, и
чрезмерная детализация описания системы. В одном случае — теряются
существенные свойства, а в другом — исследователь «тонет» в обилии свойств
и параметров, не получая при этом ощутимого выигрыша ни в точности, ни в
адекватности.
Существует определенный круг задач в области управления, где
применение системного анализа наиболее эффективно. К числу таких задач
относятся задачи, связанные со стратегическим управлением.
В России основные работы по данному направлению осуществляются в
ряде институтов Российской Академии Наук (Институте системного анализа,
Институте проблем управления и других), МГУ им. М.В. Ломоносова,
Российской академии государственной службы при Президенте РФ и ряде
других учреждений. За последние годы были проведены представительные
научные форумы в рамках деятельности Международного комитета по общим
системах — общественной организации, которая провела в 1996-99 годах ряд
научно-практических конференций «Анализ систем на пороге XXI века»,
материалы которых были опубликованы и способствуют утверждению
системного анализа как основы для современного научного мышления. В
основании рассматриваемого в последние годы представления о системах
лежат не только структура и материальные элементы, а процесс, определяющий
ее сущность и задающий ее целостность. В одних случаях это будет процесс
функционирования, в других — процесс развития, в третьих — их единство56
— то есть динамическое единство элементов и отношений.
Современная ситуация характеризуется тем, что назрела необходимость
освещения основных разделов системного анализа с единых методологических
56
Щедровицкий Г. Методология. 1995.
124
позиций и, главное, доступно для специалистов среднего уровня. В настоящее
время теория системного анализа усложнилась настолько, что основная масса
управленцев и технической интеллигенции оказалась не в состоянии
оперировать ее категориями и методами. Порой не предпринимается никаких
усилий, направленных на повышение эффективности деятельности в различных
сферах из-за боязни «высоких теорий», приводящей к полному отказу от опоры
на теорию вообще. Нередко руководство предпочитает метод проб и ошибок и
иные эмпирические подходы.
Зачастую реальные процессы формирования, развития и согласования
ключевых понятий аналитики в ходе решения конкретных прикладных проблем
далеки
от
привычных
теоретических
идеализаций,
так
многие
методологические положения аналитики были сформулированы в ходе
объяснения причин затруднений в практической деятельности и в процессе
генерации новых подходов для их преодоления.
Примером использования такого подхода может служить коллективная
работа сотрудников Института проблем управления РАН во главе с
И.В. Прангишвили57. В ней предложен ряд подходов, методов, частных
технологий, рекомендуемых для использования в индивидуальных и
коллективных творческих процессах решения научно-прикладных задач и
анализа сложных проблемных ситуаций. В их работе доказывается, что схемы и
общие понятия, которые воплощают в себе научные знания и опыт, в процессе
мышления могут использоваться и для целенаправленного порождения новых
знаний, и для улучшения качества имеющихся. В ходе деятельности этого
коллектива сформировался схемный подход к решению творческих задач в
области научной деятельности и практики проектирования и испытаний
программных средств и систем. В основе схемного подхода лежат, с одной
стороны — научные знания и опыт решения задач, а с другой —
психологические механизмы схемно-понятийного мышления, выполняющие
функции представления знаний, оценки их качества и переноса знаний на
новые задачи. На основе схемного подхода разработаны и проверены в научноприкладной деятельности систематические методы решения творческих задач в
области информатики, управления, начиная от задач практического
проектирования и вплоть до разработки теоретических моделей,
специализированных теорий, методов, формализованных языков.
Мощный толчок к развитию системный анализ получил в ходе решения
прикладных задач стратегического управления. Например, так было в США при
решении проблем управления на уровне корпораций, на государственном
уровне — тогда были реализованы системы ПАТТЕРН58, МИРАЖ-75 и другие.
См.: Прангишвили И.В., Абрамова Н.А., Спиридонов В.Ф., Коврига С.В.,
Разбегин В.П. Поиск подходов к решению проблем. — М.: Синтег. 1999, 284 с.
58
Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. — М.: Прогресс, 1974.
57
125
Примерами организационных решений, связанных с применением методологии
системного анализа и стимулировавших его развитие, могут служить внедрение
в США системы ППБ (система Планирования, Программирования и разработки
Бюджета)59, принятие руководством Японии закона о технополисах, введение
элементов государственного регулирования технологической структуры
экономики во Франции и другие.
Аналитическая деятельность всегда связана с выбором — так или иначе,
итогом ее является некоторое решение, принимаемое как итог анализа
некоторого набора данных. В рамках системного анализа существует
специальный раздел, касающийся вопросов приятия решений в условиях так
называемого уникального выбора. Ситуация
уникального выбора
характеризуется тремя необходимыми элементами: существованием проблемы,
требующей разрешения; наличием человека или коллективного органа,
принимающего решение и набором альтернатив, из которых осуществляется
выбор. В ситуациях, характеризующихся одинаковым или сходным набором
альтернатив, лицо, принимающее решение, начинает использовать
повторяющиеся управленческие решения — происходит закрепление
стереотипа. В этом случае можно говорить о том, что руководитель
пренебрегает ситуацией выбора, выбор для него перестает существовать.
Однако, очевидно, что абсолютная повторяемость ситуации возможна лишь в
техногенных системах, реальные же системы существенно сложнее — для них
характерна уникальность набора альтернатив, характеризующихся:
- многокритериальностью выбора (анализ ситуации несводим к операции
получения одной универсальной оценки);
- неполнотой знаний о системе (в частности — о полноте перечня
показателей качества и альтернатив);
- несопоставимостью
отдельных
показателей
качества
(проблема
согласования размерности);
- наличием субъективизма в оценках качества и другие.
Для решения таких проблем часто прибегают к методикам оценки
рисков, что позволяет согласовать размерность показателей рисков, перейдя к
вероятностным оценкам. При этом риск интерпретируется не только как цена
ошибки, но и как вероятность того, что цель не будет достигнута или что
неучтенными при совершении выбора осталось некоторое число вариантов.
Однако не каждый специалист по управлению в состоянии самостоятельно
исчислить риски или располагает временем для этого — для этой работы чаще
всего и привлекаются консультанты и эксперты. Задачей таких специалистов
является структуризация проблем, квалифицированная оценка пространства
альтернатив — то есть информационное обеспечение процесса принятия
Бабинцев В.С. США: приоритеты НТП. Научно-техническая политика и
стратегия.- М.:Наука, 1988; Катасонов Ю.В. США: военное программирование.-М.:
Наука, 1972.
59
126
решения конкретным руководителем. Здесь работает принцип разделения
ответственности, значение которого трудно переоценить.
Существует целый ряд подходов к сравнению альтернатив. При
этом проблема выбора конкретного метода нередко сама заслуживает
проведения отдельного исследования. К числу наиболее мощных
подходов обычно относят следующие:
1. Метод стоимость-эффективность, разработанный и впервые
примененный в США при оценке военно-политических и военно-технических
проблем. При его использовании требуется дать экономическую и
политическую оценку различных вариантов того или иного военнотехнического проекта, а затем рекомендовать наилучший на основе анализа,
включающего в себя как моделирование на ЭВМ, так и учет субъективных
суждений экспертов. Анализ осуществляется для нескольких вариантов: 1)
максимальная эффективность при заданной стоимости; 2) минимальная
стоимость при заданной эффективности; 3) максимальное отношение
эффективности к стоимости. Этот метод объединяет методологию
исследования операций и экспертных оценок. Однако по мере снижения доли
объективных оценок, получаемых в ходе моделирования, данный метод дает
резкое ухудшение качества решений.
2. Методы многокритериальной оценки альтернатив, связанные с
нахождением значения некоторой функции полезности (количественной
оценки полезности каждой из рассматриваемых альтернатив). Выделяются
следующие группы методов:
- аксиоматические методы, когда определяются некие правила
количественной оценки полезности при наличии ряда требований к ним,
именуемых аксиомами (соответствие сформулированных правил аксиомам
позволяет математически обосновать существование функции полезности и
ее свойства, в том числе — непрерывность);
- прямые методы, когда общая полезность задается как функция от оценок
по отдельным видам критериев (например, задается численная оценка веса
каждого критерия, после чего определяется сумма взвешенных оценок,
являющаяся показателем полезности);
- методы компенсации, когда для альтернатив, характеризующихся
различными наборами оценок, устанавливаются некоторые правила
компенсации,
позволяющие
отказаться
от
рассмотрения
скомпенсированных оценок, то есть снизить размерность задачи;
- методы порогов несравнимости, когда задаются некие правила сравнения
пар
альтернатив,
благодаря
чему
пространство
альтернатив
структурируется, приобретает упорядоченный вид, что упрощает процесс
выбора.
127
- человеко-машинные методы применяются при принятии решений при
наличии
соответствующей
количественной
модели
поведения
управляемого объекта или процесса.
В общем случае выбор методов не является произвольным и зависит от
специфики системы, целей управления, а также допустимой вероятности
ошибочного решения. При этом следует учитывать ряд важнейших
особенностей систем, определяющих то, каким образом система реагирует на
различные изменения.
Важно учитывать, что смена состояний системы сопровождается
не только обязательными изменениями ее интегральных
показателей, но иногда приводит и к структурным изменениям.
При этом система может сохранить ряд своих наиболее важных
характеристик, останется целостной и сохранит свое место в
иерархии систем. Смена состояний, сопровождающаяся структурными
изменениями, получила название кризиса. Кризис не ведет к разрушению
системы, но ведет к ее существенной перестройке или перенастройке на новые
условия существования. Для большинства систем кризис есть механизм
обновления, адаптации к экстренным условиям — таковы экономические
кризисы, сопровождающиеся структурной перестройкой экономики. Более
глубокие изменения системы получили называние катастрофы. Катастрофа
— это изменение, навязанное системе извне. Адаптация здесь существует лишь
как механизм сохранения системы с потерей части существенных свойств. Еще
более радикальные изменения системы называются катаклизмом. Катаклизм
— это, по существу, фаза разрушения системы.
Иначе говоря, сложные системы в восприятии аналитика ведут себя
дискретно — иначе анализ становится невозможным (такова специфика
аналитической деятельности — процедуры анализа состояния системы лишены
смысла, если отсутствуют критерии различения состояний). Сложным системам
присущи некие квазистационарные состояния, когда их реакции на изменения
окружающей среды (управляющие воздействия) просты, однообразны. При
моделировании
поведения
сложной
системы,
находящейся
в
квазистационарном состоянии, ее можно описать довольно простыми
моделями. Однако граничные режимы (так называемые точки бифуркации,
когда система пребывает в состоянии неустойчивого равновесия) и сами
переходные процессы, как правило, чрезвычайно трудно описать адекватно.
Вернее, само состояние, соответствующее точке бифуркации, описано может
быть достаточно точно, однако определение перечня и величин воздействий,
достаточных для перехода системы в некоторое заданное состояние,
представляет собой сложную задачу — здесь должен осуществляться учет
действия случайных факторов и процессов, зарождающихся как в самой
системе, так и действующих на нее извне.
128
Следует заметить, что информационно-аналитическая работа — это
работа, в первую очередь, связанная с решением задачи компенсации
неполноты или избыточности данных о состоянии и процессах протекающих в
системе и вне ее. Как нельзя более точно для описания проблем этого типа
здесь подходит термин «наблюдаемость». Этим термином описывается
ситуация наблюдателя (аналитика), в которой ему требуется, пребывая вне
непосредственного контакта с фрагментом реальности, образующим систему,
установить ее предыдущее, текущее или последующее состояние по доступным
данным. Понятие наблюдаемости можно трактовать как возможность получать
информацию о поведении системы и на ее основе предвидеть ее поведение в
будущем.
Здесь уместна аналогия с пацаненком, вознамерившимся поживиться
яблоками из чужого сада. Проблема наблюдаемости предстает перед
ним во всей своей красе, когда он, пробираясь вдоль высокого
щелеватого забора из досок, пытается определить: не ждет ли его за
забором какая-нибудь каверза — вот кабы щели пошире, да досочки
поуже (реденький штакетник был бы куда приятнее)…
Поскольку проблема наблюдаемости в системном анализе доставляет
аналитикам массу неприятностей, постольку в рамках системного анализа было
разработано множество методов компенсации неполноты или избыточности
информации, разнообразие которых может быть сведено к перечню из четырех
базовых методов. К их числу могут быть отнесены такие методы, как
морфологический анализ (структурный или топологический анализ), метод
аналогий, методы экспертных оценок, методы моделирования. Каждый из
методов может использоваться на различных этапах исследования проблемной
ситуации и характеризуется как различным начальным уровнем
неопределенности, приемлемым для выбора того или иного метода, так и
уровнем неопределенности, получаемым после применения этих методов.
Морфологический анализ (структурный или топологический
анализ) предполагает систематизированное изучение объекта с
целью выявления его структуры и основных закономерностей
развития.
Есть
одна
неприятная
особенность
термина
«морфологический анализ» — он неоднозначен: в разных случаях и
разных научных дисциплинах он определен настолько различными способами,
что удивляешься, как ученым удается понимать друг друга. Именно поэтому
потребовалось в скобках добавить еще два уточняющих слова, чтобы
акцентировать внимание на наиболее существенной особенности именно этого
метода.
Особенность морфологического (структурного, топологического) анализа
заключена в том, что он исходит из постулата единства формы и
содержания. Предполагается, что если система выглядит как нечто известное
129
снаружи и ведет себя аналогичным образом, то внутреннее ее строение и
состояние ее элементов подобно известному или наоборот — если известно
строение, то может быть предсказано поведение и внешний вид. При этом
структура системы устанавливается на основе изучения и описания комплекса
наблюдаемых каналов обмена массой, энергией и/или информацией,
связывающих отдельные элементы и компоненты системы. Сочетание,
взаимное расположение элементов и каналов (их топология или
пространственная структура) и информация, передаваемая в них,
формируют некий «облик» системы, представление о ее внутренней
организации — то есть — морфологию. На этом этапе наблюдение, описание
и классификация морфологии системы являются методом познания ее
структуры и функциональной среды. Морфология системы позволяет
исследователям отнести ее к конкретному типу или состоянию.
Большинство наук в своем развитии начинали именно с этого
способа познания действительности. Достаточно вспомнить
комичного энтомолога, кузена Бенедикта из книги Ж. Верна
«Пятнадцатилетний капитан» — этот эксцентричный ученый
занимался именно морфологическим анализом, пересчитывая лапки
африканским жукам. Применительно к предмету научных изысканий кузена
Бенедикта это занятие носило название «систематизация по К. Линнею».
По существу, на основе морфологии прогнозируются непосредственно не
наблюдаемые в данное время явления. Структурный (морфологический) метод
является основой целого ряда приложений, где разделение системы на
элементы по тем или иным причинам невозможно или нежелательно
(например, в медицине, где по внешним проявлениям делаются выводы о
состоянии организма в целом и отдельных его органов). Для получения
положительного эффекта от применения структурного (морфологического)
метода крайне важно установить состав системы, связи и функции
элементов системы и их реакции на те или иные воздействия. Это дает
возможность,
располагая
схемой
причинно-следственных
связей,
предсказывать поведение системы в целом в ответ на те или иные
воздействия. Недостатком морфологического (структурного) анализа
является его ориентация на статическое описание систем.
Метод аналогий основан на установлении систем-аналогов,
кибернетическая модель которых известна. Отправным пунктом всех
суждений о поведении системы в этом случае служит
предположение, что поведение изучаемой системы будет подобно
поведению системы, рассматриваемой в качестве аналога. Метод
аналогий широко применяется в естественных и общественных науках,
военном деле. Следует заметить, что подобие может рассматриваться не
130
только между исследуемой системой и системой-аналогом, но и
рассматривается и вариант самоподобия, или автокорреляции, когда
предшествующее поведение системы рассматривается в качестве эталона. Здесь
широко распространены методы математической экстраполяции,
корреляционного анализа и иные. Однако сфера применения метода
ограничена теми приложениями, где возможно существование аналогов или
прецедентов. Заметим, что система, прошедшая стадию кризиса, не всегда
может быть рассмотрена в качестве полного аналога, так как уже
адаптировалась к ряду возмущающих воздействий, то есть, обладает новыми
свойствами.
Метод экспертных оценок основан на анализе мнений и выводов
различных экспертов о прошлом, настоящем или будущем
состоянии изучаемого объекта. Важной проблемой являются
способы организации экспертиз и согласования мнений
специалистов. В настоящее время сформулирован целый ряд
методик, направленных на усовершенствование различных аспектов этого
метода — начиная от методик организации опроса, заканчивая методиками
обработки результатов, однако основным недостатком этого метода остается
высокий субъективизм оценок.
Моделирование является важнейшим методом и инструментом
системного анализа. Этот метод обладает массой достоинств и
характеризуется множеством различных подходов к моделированию.
С точки зрения наиболее общей классификации модели
целесообразно подразделять на статические и динамические —
прочие же параметры классификации, как правило, диктуются спецификой
моделируемых систем. Основополагающим понятием здесь является понятие
модели. Приведем ряд определений, раскрывающих сущность этого понятия.
Модель — это система, исследование которой служит средством
для получения информации о другой системе60. Данным
определением указывается на иерархичную организацию процесса
познания. Во-первых, модель сама выступает в качестве системы, что
является предпосылкой для дальнейшего развертывания системного подхода к
моделированию, а во-вторых, модель — есть средство получения информации о
некоторой системе (прототипе модели).
Резников Б.А. Системный анализ и методы системотехники. Часть 1:
Методология системных исследований. Моделирование сложных систем. — МО
СССР, 1990.
60
131
Модель — это некоторая промежуточная вспомогательная система
(естественная или искусственная, материальная или абстрактная),
обладающая следующими основными свойствами:
- пребывает в объективном соответствии с познаваемым
(изучаемым) объектом (системой);
- замещает в определенном отношении данный объект (систему);
- дает при этом информацию о данном объекте, получаемую на основе
исследования данной модели и соответствующих правил перехода модель
— объект (прототип)61.
Применение в качестве инструмента познания методов, основанных на
применении моделей, стал одним из важнейших этапов в развитии науки, и
означал переход от сугубо эмпирических к эмпирико-абстрактным научным
методам. Однако общая теория моделирования все еще пребывает в стадии
формирования. Как было указано ранее, функцией моделирования является
идеальное или материальное замещение изучаемого оригинала. В настоящее
время существует масса различных методов моделирования, более подробному
рассмотрению которых внимание будет уделено ниже.
2
МЕТОДЫ ФОРМАЛИЗАЦИИ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ И
МОДЕЛИРОВАНИЕ
Для успешного проведения системных исследований очень важно
установить тип (класс) системы, с которой предполагается осуществлять те или
иные манипуляции. Дело в том, что от типа системы зависит то, является ли
допустимым тот или иной метод ее моделирования, какое подмножество
управляющих воздействий пригодно для исследования поведения системы с
целью построения кибернетической модели и т. д. Ранее мы указывали на то,
что специфика системы в первую очередь определяется ее интегральными
характеристиками, проявляющимися у системы как целостного объекта,
рассматриваемого в качестве компонента системы более высокого уровня.
Рядом исследований подтверждено, что в этом отношении наиболее
показательны ее структурные свойства, то есть ее компонентный состав и
архитектура (топология) связей.
Ранее нами была приведена достаточно общая классификация систем,
имевшая следующий вид:
- системы гомогенные и гетерогенные;
- системы, разложимые и неразложимые на элементы;
- системы, сложные с гносеологической точки зрения;
- системы, сложные с онтологической точки зрения;
Резников Б.А. Системный анализ и методы системотехники. Часть 1:
Методология системных исследований. Моделирование сложных систем. — МО
СССР, 1990.
61
132
- системы эргатические и техногенные;
- системы с непрерывными и дискретными состояниями (с конечным и
бесконечным количеством состояний);
- системы детерминированные и недетерминированные;
- системы социальные, биологические, физические, химические и т. п.
Недостатком этой классификации является то, что в ней мы оперировали
термином «сложная система», так и не дав его четкого определения. Где же
проходит раздел между сложными и «несложными» системами? — Различные
исследователи дают на этот вопрос сильно разнящиеся ответы … Но все же, мы
попытаемся уловить общее в этих определениях.
2.1
ПОНЯТИЕ СЛОЖНОЙ СИСТЕМЫ
Первым и наиболее распространенным определением понятия «сложная
система» является… определение, которого никто не давал. В большинстве
случаев специалисты пользуются понятием «сложная система», попросту не
определяя его — апеллируя к здравому смыслу и житейскому опыту. К
сожалению, из этого умолчания рождается масса недоразумений и конфликтов,
как среди «системщиков», так и среди тех, кто пытается использовать теорию
систем для решения практических задач.
Другой подход демонстрируют специалисты в области общей теории
систем, определяющие сложные системы, как системы, в которых в
качестве хотя бы одного из компонентов выступает человек.
Соответственно, в этот разряд попадают все системы, в которых реализуется
функция целеполагания.
Специалисты в области системной инженерии или системотехники
используют иной критерий сложности. Для них сложными системами
являются такие системы, в качестве хотя бы одного из компонентов
которых выступает система. При этом к системам, выступающим в роли
элементов
системы
высшего
уровня
предъявляется
требование
неоднородности — без этого система не может считаться сложной. В
противном случае система является либо обычной (система, как таковая), либо
может быть отнесена к классу больших систем (но не сложных). Этот подход
более характерен для технических приложений системного анализа.
Специалисты в области биологии, медицины и иных наук, связанных с
изучением живых организмов, склонны рассматривать в качестве сложной
системы любую организованную живую материю или совокупность
взаимосвязанных организмов. Такой критерий сложности также является
оправданным.
Некоторые исследователи склонны считать сложными системы, для
описания которых требуется использовать многомодельные методы
исследований и многокритериальные методы оценивания эффективности.
133
Собственно, это замаскированная попытка определить сложность по образцу
первых двух из числа уже приведенных определений.
Еще одна группа исследователей в качестве критерия сложности
использует наличие системной динамики (невозможность описать систему с
помощью статической модели — по существу переход к тому же
многомодельному исследованию).
К числу свойств сложных систем, которые могут рассматриваться в
качестве «показателя сложности» могут быть отнесен целый ряд свойств, из
которого наиболее весомыми являются следующие:
- свойство эмерджентности62;
- свойство отставания управления от специализации;
- свойства
способности
к
адаптации,
самосовершенствованию,
самовоспроизводству, средопреобразованию.
Эмерджентность — это новоприобретенное свойство системы,
возникновение которого не может рассматриваться как итог
примитивного суммирования показателей ее элементов, а
является результатом возникновения системных связей и
адаптивного перераспределения функций между элементами.
Одним из альтернативных названий свойства эмерджентности является
название «свойство организованной сложности». Характеристики всякой
системы занимают одно из «промежуточных положений» в пространстве от
примитивной физической аддитивности (аналог векторной суммы) до
абсолютной целостности (эмерджентности).
Функционирование сложных систем связано с процессами развития
систем, в том числе — с процессами развития специализации элементов и
совершенствования координации их деятельности. Еще одним интересным
свойством сложных систем является свойство отставания управления от
специализации в сложных системах. В связи с этим был сформулирован
закон необходимого разнообразия (закон Эшби), гласящий, что для того, чтобы
некоторая система могла управлять другой системой, она должна обладать
сложностью не меньшей, чем сложность управляемой системы.
Объединение в одну группу таких свойств, как способность к
адаптации,
самосовершенствованию,
самовоспроизводству
и
преобразованию среды функционирования не случайно, поскольку они имеют
общий корень — сложные системы способны создавать внутри себя
информационную модель себя и окружающей среды.
Существуют различные критерии оценки сложности, в том числе — в
кибернетике, социологии, политологии — везде, где исследователь,
62
В некоторых источниках используется термин-аналог «эмергентность».
134
сталкиваясь с проблемой размерности, ищет выход в построении некоторым
образом организованной совокупности абстрактных объектов, рассмотрение
которых в
качестве единого целого
обеспечивает возможность
«изолированного» решения задач, относящихся к некоторому уровню в общей
иерархии задач исследования.
Таким образом, мы вышли на некоторую общую закономерность:
понятие сложной системы связано с иерархическим устройством самой
системы и/или моделей, используемых для ее описания. Небольшой
комментарий по поводу употребления «и/или» — в ряде случаев прием
«иерархизации» используется исключительно на модельном уровне — такой
подход может быть выражением специфики мышления и способа организации
целей субъекта исследований. В этом случае сложность — не есть атрибут
системы, а лишь выражение способа ее рассмотрения, принципа упорядочения
целей исследований или результат проявления действия ограничений на
допустимую для исследователя и его инструментария размерность задач.
Таким образом, мы можем перейти к этапу формулирования своего,
специфического, определения сложной системы. Авторы считают,
что сложная система — это система, для рассмотрения
которой в контексте конкретной проблемной ситуации
необходимо использовать прием иерархического упорядочивания
ее элементов в интересах понижения размерности решаемых задач63.
А поскольку системный анализ имеет в качестве предмета исследований
сложные системы, можно утверждать, что системный анализ может
рассматриваться в качестве средства понижения размерности задач,
структурирования целей. Системный анализ — это инструмент, позволяющий
исследователю преодолеть ограничения на допустимую размерность задач,
ядром которого является функция целеполагания исследователя. В зависимости
от целей анализа один и тот же объект исследования может рассматриваться
либо как некая неделимая сущность, либо как системное единство его частей.
Несомненно, что главной задачей системного анализа является
получение модели, предельно адекватной объекту исследования. А уже на
втором этапе, методом задания изменений внешних воздействий добиваются
достижения необходимого отклика в поведении модели системы и
транспонируют (переносят) его на объект исследования. При этом могут
достигаться различные, подчас противоположные цели, и они могут быть как
структурированными, так и абсолютно не связанными друг с другом.
В данном определении внимание сосредоточено именно на аспекте сложности и
оно не должно рассматриваться как попытка определения сложной системы
вообще.
63
2.2
135
МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК МЕТОД ПОЗНАНИЯ
Коль скоро мы рассматриваем системный анализ в качестве инструмента,
а вернее комплекта инструментов научных исследований и решения
прикладных задач управленческой деятельности, то прежде, чем этим
комплектом воспользоваться, следует хотя бы поверхностно ознакомиться с
описью комплекта. Что же входит в его состав?
Следует разделить все инструменты на две группы:
- неформальные методы;
- формальные методы.
Каждая из этих групп может быть подвергнута дальнейшему дроблению,
однако на этом этапе мы не будем углубляться в дебри классификации, а
остановимся на ее верхнем уровне.
Неформальные методы системного анализа преимущественно
концентрируются на решении задач организации аналитической
деятельности. Здесь широко используются методики, широко
привлекающие знания, накопленные в отрасли гуманитарных наук
(как наук о человеке, включая психологию и ее технические
приложения, такие как инженерная психология). Важную роль здесь играет,
например, когнитивная психология (раздел психологии, изучающий специфику
познавательной деятельности человека). Здесь рассматриваются вопросы
оптимального представления знаний, организации интеллектуального труда (от
регламента рабочих сессий аналитиков до подбора состава рабочих групп,
порядка проведения «мозговых штурмов»).
По мере развития средств вычислительной техники эта отрасль
системного анализа получила в свое распоряжение мощные средства хранения
и представления знаний, работающие, в том числе и в псевдо-трехмерном
режиме отображения, средства телекоммуникационного обеспечения
аналитической деятельности и иные инструменты, способствующие
интенсификации интеллектуального труда. Некоторые авторы называют эту
группу методов системного анализа методами, направленными на
активизацию использования интуиции и опыта специалистов64.
Характерно, что, несмотря на свое название, неформальные методы отнюдь не
бедны формальными процедурами. Здесь используются достаточно сложные
статистические, теоретико-множественные и логические процедуры,
обеспечивающие возможность перехода от многообразия субъективных оценок
экспертов к взвешенным и аргументированным решениям, вырабатываемым на
основе их анализа. Формальные средства, используемые на этапе обработки
Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа:
Учебник для студентов вузов. — СПб.: СПбГТУ, 2001.
64
136
результатов рабочих сессий не менее сложны и изощренны, чем те, которые
используются в других отраслях науки.
К числу неформальных методов относят:
- методы мозгового штурма;
- методы модерирования65 рабочих сессий и игротехники;
- методы экспертного анализа;
- метод Дельфи;
- метод сценариев;
- методы классификации и структуризации проблемной области;
- методы компактного представления данных (диаграммы и т. д.);
- методы календарного планирования и иные.
Формальные методы системного анализа внешне являют
противоположность
неформальным;
оперируя
строгой
математической символикой, они мало походят на неформальные
методы, находящиеся на противоположном полюсе системной
теории. Абстрактные математические построения обеспечивают
здесь не вспомогательные операции, а являются выражением сущности
процессов, обеспечивая прогнозируемую точность и высокую объективность
результатов исследования. Однако переход от неформальных методов к
формальным — есть результат эволюции знаний о системе (да, и весь
системный анализ, собственно, является инструментом поэтапного накопления
и структурирования знаний, совершенствования кибернетической модели
процессов и систем).
Отличительной чертой системно-кибернетической отрасли является
возможность органичного сочетания в ее рамках строгих и нестрогих методов,
возможность сочетания логико-лингвистических и аналитических методов
описания предметной области. По существу, системный анализ —
методологическая система, в рамках которой обеспечиваются условия для
эволюции знаний и моделей (как их представления) в режиме, не исключающем
возможность их применения уже на ранних этапах накопления знаний.
Формальные методы также именуются методами формализованного
представления систем и включают в себя:
- аналитические методы;
- вероятностные и статистические методы;
- теоретико-множественные и логические методы;
- лингвистические и семиотические методы;
- графические и иные методы.
Переход от одной группы методов к другой осуществляется благодаря
применению методик поэтапного структурирования знаний, благодаря
Модерирование (moderato лат. умеренно) — процесс управления дискуссиями и
иными формами коллективной деятельности, имеющий целью снижение
эмоциональной напряженности, создание и поддержание рабочей обстановки.
65
137
применению которых знания о системе приобретают все более строгое
выражение, а поведение системы — большую предсказуемость.
Большинству из нас знакомо то чувство облегчения, которое
испытываешь, когда открыв текст на незнакомую, но важную для решения
некоторого комплекса задач тему обнаруживаешь там четкое и ясное
изложение сущности проблемы и предлагаемых методов ее решения.
Постепенно углубляясь в чтение, часто не замечаешь, как легко и естественно
укладываются в голове новые понятия, как давно и с радостью забытые
формулы вновь наполнились каким-то смыслом… В чем дело? — А фокус в
том, что изложение подчинено строгим композиционным правилам, сложность
подачи материала дозирована и нарастает по достижении вами готовности к
усвоению новых знаний, от вас не спешат отгородиться частоколом формул (за
которыми часто скрываются прописные истины). Значит, вам повезло: автор
является мастером композиции, он знает, как правильно выстроить иерархию
знаний. Литературоведы утверждают, что большинство гениальных
литературных произведений построено по круговой (или спиральной)
композиции: читатель, как будто кружится на карусели, на каждом ее витке
наблюдая, как разворачиваются события, узнавая о героях все новые и новые
подробности. Таковы произведения Л.Н. Толстого, А.С. Пушкина и многих
других классиков. Особенно ярко это погружение в слои реальности
чувствуется в «Божественной комедии» Дантэ Алигьери (это не случайно —
Данте был не чужд философии, да и предмет повествования был особый). Но
вернемся к аналитике и системному анализу.
Какова связь между композицией и предметом нашего повествования? —
Самая, что ни на есть прямая. Композиция — это один из способов
организации (формализации) данных. Собственно, системный анализ — это
тоже своего рода средство композиции, но только не в литературе, а в научноисследовательской, проектной и управленческой деятельности. Здесь
системный
анализ
выступает
в
роли
мощного
инструментария
структурирования, формализации проблемных ситуаций, приводящий к их
конструктивному упрощению. С этой целью синтезирована масса прикладных
направлений системного анализа, ориентированных на решение узко
специальных задач. Однако при их решении эти отраслевые направления
придерживаются общих методологических принципов системного анализа, то
есть оперируют органичным сочетанием как логико-эвристических
неформальных процедур, так и строгих математических моделей различных
классов.
Системный анализ сочетает в себе использование неформальных и
формальных методов анализа и синтеза, это сочетание достигается
использованием таких системных теорий, как неформальный системный
анализ и прогностика (ориентированные на применение процедур
138
эвристического характера, основывающихся на личном и социальном опыте
аналитика), теория выбора и принятия решений (основывающаяся на теории
предпочтений или полезности), теория сложных систем и многомодельных
исследований, синергетика и теория иерархических систем, теория
больших систем (основывающаяся на формальных процедурах агрегирования
и декомпозиции). Перечисленные теории обладают специфическим
формальным аппаратом, ориентированным на решение различных
исследовательских задач. В одном случае — это инструментарий оценивания
согласованности
экспертных
оценок,
использование
субъективных
вероятностей, в другом — это строгие математические процедуры
многокритериального выбора стратегий, в третьем — основной упор делается
на логическом формальном аппарате...
Некоторые авторы, например — Б.А. Резников66, указывают на
возникновение в рамках системной теории своеобразного феномена —
обобщенного системного анализа, выделяя это направление из более
обширной отрасли системно-кибернетических исследований. Этот взгляд
можно считать более чем обоснованным — системный анализ давно выступает
в
роли
инструмента
интеграции
разноплановых
исследований,
методологических подходов, выработанных в рамках частных научных
отраслей и системного анализа. Более того, между теорией систем и
кибернетикой трудно провести границу, четко разделяющую эти две отрасли
научных исследований — обе науки тесно связаны с научным обеспечением
процессов управления объектами и системами различного рода, обе используют
сходные формальные средства... Различия проявляются преимущественно в
том, на каком этапе происходит применение результатов исследований. Для
системного анализа — это этап, непосредственно предшествующий этапу
выбора управленческого решения, а для кибернетического исследования —
этап непосредственного применения управляющего воздействия. Хотя в
практике исследований эти этапы часто образуют замкнутый цикл, в котором
реализуется принцип обратной связи по результатам исследований.
Вполне закономерно возникновение следующего вопроса: почему речь
идет именно об анализе, если очевидно, что системный анализ
методологически гораздо богаче, нежели любая научная отрасль, методом
исследования которой является членение целого на части, ведь системный
подход на различных этапах исследования предписывает как аналитические,
так и синтетические процедуры. Причина этого состоит в терминологическом
консерватизме науки, зачастую приводящем к удержанию в активном
лексиконе ученых терминов не в их прямом, а в метафорическом значении.
Резников Б.А. Системный анализ и методы системотехники. Часть 1:
Методология системных исследований. Моделирование сложных систем. — МО
СССР, 1990.
66
139
Соответственно, термин «системный анализ» сейчас имеет иное наполнение,
нежели на этапе его введения в тезаурус науки.
Чтобы убедиться в этом, рассмотрим основное содержание этапов
системно-кибернетического
исследования.
Достаточно
бегло
просмотреть наименования этапов, чтобы убедиться в том, что о
строгом разделении анализа и синтеза в системных исследованиях и
речи быть не может. Итак…
1.
Анализ и синтез целей. Как видим, здесь все тот же круговорот
«инь» и «янь» — анализ имеет конструктивную направленность.
Обычно целевой анализ начинается с синтеза основной цели (или с
анализа проблемной ситуации?). Основная цель раскрывается путем
указания подчиненных ей главных целей (аналитический —
декомпозиционный этап). В сложных задачах системного анализа,
решение которых зависит от многих взаимосвязанных элементов,
целесообразным является дальнейшее развертывание главных целей
в многоуровневое дерево целей и задач (этому вопросу будет уделено
внимание позже).
2.
Анализ ограничений различного рода (как ресурсных, так и иных).
Характерно, что анализ целей и ограничений представляют собой
взаимоувязанные процессы — задачи системного анализа решаются в
условиях различного рода ограничений, налагаемых обстановкой.
При этом цель должна быть достигнута именно в существующих
условиях (впрочем, в число целей могут быть включены и цели,
связанные с необходимостью модификации условий). Ограничения
могут иметь различный характер, в том числе и различную степень
жесткости. Из числа всех ограничений, несомненно, наиболее
жесткими ограничениями являются ресурсные ограничения (если не
считать ограничений фундаментального характера, например —
продиктованных законами физики). Однако, и анализ ограничений не
может протекать без стадии синтеза — прежде должна быть создана
модель системы и/или ситуации (степень формализации этой модели
может быть минимальной — в ряде случаев достаточно и
концептуальной модели, сформулированной на языке естественного
общения). На этом этапе модель выступает в роли инструмента,
посредством которого могут быть выражены и/или выявлены
противоречия, существующие в предметной области.
3.
Синтез альтернативных стратегий. Альтернативные стратегии
синтезируются с учетом объективно существующих и/или введенных
на основе субъективных оценок ограничений и представляют собой в
той или ной степени детализированные последовательности
действий. На этом этапе стратегии, гипотетически позволяющие
4.
5.
6.
140
остаться в рамках установленных ограничений, включаются в
множество допустимых альтернатив — пока без учета предпочтений.
Синтез критериев предпочтения. Критерий предпочтения — это
некое правило, определяющее порядок выбора предпочтительной
альтернативы из множества допустимых. Такое правило лишь в
простейших случаях бывает единственным — как правило, критериев
несколько. В процессе синтеза критериев предпочтения
устанавливается то множество критериев, которое отвечает
поставленным целям и обеспечивает реальную сопоставимость
альтернативных стратегий. На этом этапе задачей аналитика является
синтез критериев объективного оценивания, сводящих к минимуму
субъективизм оценок. В результате синтезируется комплексный
критерий выбора альтернативы, интегрирующий в себе отдельные
критерии предпочтения.
Синтез и анализ модели. Исследование альтернативных стратегий,
как правило, производится на моделях (увы, не всегда это возможно,
да и не всякий руководитель в состоянии оценить преимущества
моделирования перед непосредственным действием). Как правило,
для решения задач многокритериального оценивания требуется
использовать несколько разнородных моделей, отражающих
различные аспекты поведения системы и ее элементов. Кроме того,
здесь мы снова сталкиваемся с проблемой изоляции процессов: с
одной стороны — модель уже должна существовать (иначе
невозможен синтез критериев), с другой — модель необходимо
синтезировать. Но есть одно обстоятельство: в одном случае речь
идет о модели системы и ситуации в целом, а в другом о характере ее
изменения в ходе реализации альтернативной стратегии (по
существу, модель должна быть кибернетической — то есть,
учитывать свойства системы с точки зрения анализа управленческих
стратегий). На этом этапе оценивается эффективность реализации
некоторой альтернативы и производится выбор оптимальной (или
близкой к оптимальной) альтернативы из множества допустимых.
Собственно, моделирование. На этом этапе модель используется не
в качестве объекта синтеза и анализа, а как инструмент исследования.
То есть, модели полагаются адекватными и предполагается, что
дальнейшие
итерации
по
совершенствованию
моделей
нецелесообразны. Модели используются в качестве систем,
замещающих заданные фрагменты реальности — на них проводятся
вычислительные и логические операции, выражающие выявленные
на предшествующих этапах отношения и зависимости, определяются
значения критериев выбора, обеспечивающие возможность
сопоставления альтернативных стратегий. Речь идет о вариации
141
исходных параметров и логики, отображающей стратегию
управления. В результате чего формируется блок исходных данных,
включающих значения и оценки критериев выбора, рисков и т. п.
данных, используемых на заключительном этапе. По завершении
этого этапа могут быть получены ответы на вопрос «А что, если…?»
7.
Синтез рекомендаций. Это заключительный этап системного
анализа, на котором формулируются выводы из проведенного
исследования и указания по реализации его результатов. Именно
здесь реализуется золотое правило аналитики принцип разделения
ответственности — для обеспечения качества анализа
аналитик не должен находиться под грузом ответственности
выбора
управляющего
воздействия.
Его
ответственность
простирается на сферу, связанную с обеспечением качества и
полноты
проведенного
анализа,
качества
представления
(оформительский аспект) аналитических материалов. На этом этапе
знания, полученные в результате проведения всего цикла процедур
системно-кибернетического исследования, должны приобрести
точное и наглядное выражение. Лицу, принимающему решение
(осуществляющему выбор альтернативы), должны быть
предоставлены аргументированные выводы и рекомендации в той
форме и тех терминах, в которых он способен их воспринять.
Очевидно, что системный анализ проходит по схеме от этапа применения
неформальных методов, через этап применения формальных — вновь к
неформальным. Как видим, этапы анализа и синтеза чередуются, в ряде случаев
процесс протекает циклически: результаты, полученные на предыдущем этапе
работы, выступают в качестве исходных данных для последующего, после чего
могут быть переданы на вход предыдущего этапа для уточнения данных и
урегулирования выявленных противоречий. Особенно часто это происходит на
начальных этапах (анализ и синтез цели на фоне существующих ограничений) и
на этапах моделирования и принятия решения.
Можно говорить о существовании некоего обобщенного алгоритма
проведения системно-кибернетического исследования, относительно которого
могут допускаться незначительные отклонения, но в целом сохраняющем свою
структуру для большинства приложений системного анализа. Алгоритм,
приблизительно отображающий схему проведения системно-кибернетического
исследования, представлен на рисунке приведенном ниже (рис. 2.1).
142
Начало
Анализ проблемной
ситуации,
синт ез основ ной
и частных целей
Синтез и анализ
моделей
Анализ ограничений,
существ ующих в
предмет ной област и
Модель
адекв атна?
Есть ли
прот ив оречия
ограничений
и целей ?
Моделиров ание,
произв одст в о
в ычислительных
операций
Синтез
альт ернатив и
крит ериев
предпочт ения
Да
Все
альт ернатив ы
исчерпаны?
Выбор
оптимальной
ст ратегии
Нет
Конец
Вариация исходных
данных и логики,
от ображающей
ст ратегию
Нет
Рисунок 2.1 — Алгоритм проведения системно-кибернетического
исследования.
Итак, мы вновь обращаемся к понятиям модели, формальной системы,
поскольку без них системное исследование приобретает черты донаучного
исследования (например, алхимии, хотя даже на этом этапе развития
методологии науки знаковые модели уже завоевывали признание в научных
кругах). Достаточно вспомнить астрологию, по сей день оперирующую
символикой и методологией, разработанной в средние века.
Следует признать, что астрология — это тоже весьма интересная
отрасль знания, методологию которой следовало бы изучить многим
экспертам-аналитикам. Речь идет не о способе познания мира, а о
методиках синтеза разрозненных фрагментов «знания» и методиках
143
представления аналитических выводов . Метод синтеза сложных знаковых
моделей и моделей интерпретации здесь начал применяться намного раньше,
чем где бы то ни было, а арсенал современной астрологии пополнился за счет
применения методик ТРИЗ (теории рационализации и изобретательства,
активно использующей комбинаторные методы для синтеза нового знания —
об этом, как всегда, позже). Как и всякая авантюрная сфера деятельности,
астрология привлекает и высокоинтеллектуальных специалистов, готовых в
числе первых принять на вооружение последние достижения науки, да и
которые сами в состоянии разработать весьма эффективные интеллектуальные
технологии. Многим доводилось слышать о Дельфийском Оракуле, но не все
знают, насколько мощная и разветвленная сеть сбора информации и
информационно-аналитическая служба обеспечивала высокий «рейтинг»
очередного Оракула, выступавшего в роли средства доведения результатов
анализа. Интересно, что и сейчас существует немало примеров того, как
астрологи активно вмешиваются в политическую сферу жизни общества, а к их
мнению прислушиваются ведущие политики. Это и неудивительно — часто
аналитики, утратив надежду получить влияние на «сильных мира сего»
рациональным путем, переходят к публичной деятельности, демонстрируя
поразительную точность прогноза. Кроме того, астрология и астрологи часто
используются в качестве инструмента проведения информационнопсихологических акций (например, формирования тревожных ожиданий в
обществе) — благо, что современная массовая культура создает благодатную
почву для этого.
67
Однако, вернемся к моделям... Модели играют в жизни человека
чрезвычайно важную роль — достаточно сказать, что в основе поведения
человека, как системы разумной, лежит субъективная модель мира, создаваемая
им на протяжении всей жизни на основе анализа личного и социального опыта.
Заметим, что анализ этого опыта, в свою очередь, осуществляется на основе
ранее усвоенных (образующих аксиоматику модельного мира) знаний.
Наблюдая кадры, на которых запечатлены террористические акты,
совершаемые террористами-смертниками, мы, сегодняшние, не можем понять:
как человек в здравом уме может решиться на такой шаг. Журналисты часто
описывают экстремистов в тех же терминах, что и параноиков, но разве их
поступки так уж необъяснимы? Давайте просто вспомним: так ли давно мы
воспринимали подобные акты, как отчаянную попытку угнетенного человека
изменить этот мир к лучшему? Очевидно, что модели мира, которыми мы
оперировали всего 20 лет назад, оценивая поведение этих людей, были
совершенно иными, нежели нынешние.
См.: Курносов Ю.В. Тайные доктрины вчера и сегодня (Эзотеризм как
культурно-исторический феномен)- М: Интеллект, 1987.
67
144
Правда, между теми моделями, которые используются человеком в его
повседневной деятельности и моделями, используемыми в системных
исследованиях — дистанция огромного размера. Но все же…
Какими бывают модели? И какие средства формализации используются
для представления знаний о системах?
Для начала еще раз обратимся к понятию модели и ее свойствам. Итак...
Модель — это совокупность логических, математических или
иных объектов, связей и соотношений, отображающих с
необходимой или предельно достижимой степенью подобия
некоторый фрагмент реальности, подлежащий изучению, а
также описание всех существенных свойств моделируемого объекта.
Можно рассматривать различные аспекты подобия между моделью и
фрагментов реального мира:
- физическое подобие, когда модель и объект имеют близкую физическую
сущность;
- функциональное подобие, когда сходны их функции;
- динамическое подобие, проявляющееся в сходстве динамики изменения
состояния объекта;
- топологическое подобие, проявляющееся в сходстве пространственной (в
широком смысле, в том числе — организационной) структуры и иные.
Соответственно различают физические, функциональные, динамические,
топологические и иные виды моделей. Кроме того, по принципу реализации
выделяют натурные, полунатурные, имитационные и теоретические модели. В
зависимости от обстоятельств (целей, условий) в аналитической практике
используются разные модели.
Очевидно, что степень формализации моделей может варьироваться в
широких пределах: от моделей, не подвергнутых процедурам формализации, до
моделей строго формальных. Выбор формальных средств, используемых для
представления моделей, не является произвольным и определяется двумя
аспектами-компонентами модели:
- моделью
интерпретации
или
интерфейсным
компонентом
(характеризующим процесс двунаправленного взаимодействия с
потребителем, в роли которого может выступать как человек, так и
автоматизированная система, реализующая функции ввода и считывания
данных);
- сущностным компонентом (характеризующим специфику моделируемого
фрагмента реальности, закономерности его функционирования, структуры
и т. п.).
Если взглянуть на любую модель с точки зрения, характерной для
специалиста в области разработки программного обеспечения, знакомого с
объектным подходом к программированию, то модель предстанет в виде
145
совокупности инкапсулированных (помещенных одна в другую) моделей. При
этом модель интерпретации (адаптации, интерфейса) представляет собой
внешнюю оболочку модели, а сущностная модель фрагмента реальности
(объекта, процесса явления и т. п.) заключена внутрь (см. рис. 2.2).
Модель
интерпретации
Сущностная
модель
Рис. 2.2. Инкапсуляция моделей
В отличие от простых — одноуровневых — моделей, сложные модели
имеют несколько уровней вложенности, и на каждом уровне вложенности
может существовать несколько разнородных моделей, однако, и для них
изложенный выше подход остается справедливым (см. рис 2.3). Принцип
матрешки широко используется при синтезе моделей самой различной
семантики.
Рисунок 2.3 — Сложная модель, как иерархия модельных объектов.
Во многих культурах этот принцип выражен в декоративно-прикладном
искусстве — русская матрешка, китайские ажурные костяные шары,
146
вырезанные из монолита — эти неутилитарные игрушки не случайно
привлекают внимание представителей разных культур.
Характерно, что принцип иерархичного представления моделей
применим и к естественно-языковым (лингвистическим) моделям, однако, в
силу специфики устройства знаковой системы, используемой в естественных
языках, эта иерархичность не всегда может быть воспринята потребителем.
Примером иерархической организации естественно-языковой модели может
служить и эта книга с ее системой рубрикации и композиционной спецификой.
Для простейших, неформализованных моделей интерфейсный
компонент модели (модель интерпретации68) присутствует неявно — для
них моделей модель интерпретации представляет собой часть модели мира
потребителя, относительно которой он в состоянии без привлечения
дополнительных средств интерпретации воспринимать семантическую
компоненту модели. Так, для моделей, выраженных на естественном языке, в
роли модели интерпретации выступает субъективная модель языка (его
синтаксиса, семантики), которой располагает потребитель модели. Для моделей
формальных эту роль играют специализированные тезаурусы, позволяющие
осуществить преобразование синтаксиса и семантики модели к виду,
доступному пониманию потребителя.
Собственно, модель интерпретации значима как инструмент
согласования формальной системы, используемой для выражения сущностной
компоненты модели, со способом представления информации, характерным для
потребителя. В этом смысле в качестве модели интерпретации для некоторого
текста может выступать перечень используемых сокращений, для карты —
легенда с расшифровкой условных обозначений и т. д. В качестве примера
применения модели интерпретации может рассматриваться научно-популярный
текст, в котором на доступном уровне излагаются достаточно сложные научные
положения, резюме к отчету о проведенных научных исследованиях и иные
виды некоторым образом организованных и упорядоченных данных.
Сущностная компонента модели является отражением некоторых
сущностей, процессов и явлений реального мира и, в отличие от модели
интерпретации, не может быть отображена с применением произвольно
выбранных средств формализации предметной области. Для каждой
предметной области существует некоторый диапазон приемлемых средств
формального выражения отношений и сущностей реального мира,
отличающихся степенью детализации их выражения. Степень же детализации с
Часто модель интерпретации именуют метамоделью или, применительно к
компьютерным технологиям, метаданными (так обстоит, например с метаданными
баз данных и т. п.).
68
147
одной стороны определяется спецификой задачи, а с другой — спецификой
системы или процесса.
Перечислим наиболее значимые факторы, оказывающие влияние на
выбор адекватной степени детализации модели:
- назначение модели и цель исследования (аналитическая, прогностическая
модель и т. д., исследовательская (научная) модель, кибернетическая
(управленческая) модель);
- избирательность исследования (выражению средствами модели подлежит
система или процесс в целом или их отдельные аспекты);
- степенью полноты знаний о системе или процессах, подлежащих
моделированию;
- динамические характеристики моделируемой системы/процесса;
- структура моделируемой системы;
- условия наблюдаемости (непрерывное, кусочно-непрерывное, дискретное);
- характеристика среды и параметры возмущающих воздействий;
- время, доступное для синтеза модели/производства вычислений;
- динамические и точностные характеристики системы сбора информации
(точность результатов не может быть выше точности измерений);
- динамические и точностные характеристики системы управления (чаще
всего, нет смысла анализировать динамические и статические параметры
системы или процесса, если отсутствуют средства управления,
обеспечивающие необходимую скорость и точность доведения
управлеяющих воздействий)
- точностные характеристики методов, используемых для обработки данных;
- характеристики платформы, используемой для реализации модели (в случае
применения специальных технологических средств, например — ЭВМ);
- точностные характеристики реализации методов, с учетом ограничений
технологической платформы, используемой их реализации и иные.
Приведенный перечень, несмотря на его громоздкость, нельзя назвать
исчерпывающим, однако уже и его достаточно для понимания того, что модель
должна удовлетворять целому ряду требований, а процесс моделирования не
является процессом сугубо абстрактным, отвлеченным. По существу, на этапе
синтеза модели решаются те же самые задачи системного исследования, но
применительно к задаче построения модели, обеспечивающей решение задач
следующего уровня. Так же, как и в иных случаях производится анализ
объективных и субъективных ограничений, определяются оптимальные
значения параметров, но не системы, а ее модели.
Рассмотрим, каким образом сущностная компонента модели влияет на
выбор средств формального представления моделей.
Ранее мы отмечали, что для каждой предметной области существует
некий «коридор», в рамках которого допустим выбор тех или иных средств
148
формализации. Лишь в крайне редких случаях выбор средств формального
представления практически не ограничен и плавно варьируется в диапазоне от
вербальных до алгебраических средств — в таких условиях выбор того или
иного варианта может определяться исключительно субъективными
предпочтениями исследователя. Однако уже малейшее стеснение в ресурсах
приводит к необходимости сужения области выбора.
В целом, процесс синтеза модели может быть представлен как процесс
постепенного повышения уровня формализации и поэтапного продвижения в
иерархии знаний следующего вида:
- гипотеза, предположение;
- теория, концепция;
- закономерность;
- закон.
Располагая знаниями высшего уровня (зная закон) исследователь мене
всего стеснен в выборе средств моделирования. Однако в большинстве же
случаев такой свободы нет. Например, отсутствие достаточного объема знаний
о системе не позволяет построить модель более высокой степени
формализации, нежели вербальная или логико-лингвистическая модель типа
сценария. Такая ситуация возникает тогда, когда причинно-следственные
отношения не выявлены, структура системы и отношения между компонентами
установлены лишь частично и подлежат уточнению, что соответствует знаниям
уровня гипотезы или теории в предложенной иерархии.
В то же время, даже располагая знанием закона, исследователь не всегда
может выбрать произвольный способ формального представления системы,
поскольку формальный аппарат, как правило, не универсален и привязан к
конкретной предметной области и условиям наблюдений. Случаи, когда
различные формальные методы, будучи применены к описанию одного и
того же феномена, обеспечивают одинаковые по точности и
вычислительным затратам результаты встречаются редко — как
правило, речь идет о существовании различий в составе и
характеристиках исходных данных, компенсируемых за счет тех или иных
приемов. Это означает, что среди многообразия методов существует некий
метод, который является наиболее приемлемым, оптимальным с некоторой
точки зрения. Попробуйте-ка несколькими способами описать простейшее
равноускоренное движение при одинаковом наборе исходных данных — даже
на этой примитивной задаче вы столкнетесь с теми проблемами, о которых мы
только что рассуждали.
Однако на практике чаще встречается ситуация, когда некоторая
формальная система позволяет адекватно описывать феномены
различного происхождения — так обстоит дело со многими математическими
формальными
системами,
полученными
в
результате
развития
149
естественнонаучных дисциплин (таковы дифференциальное, интегральное
исчисление, теория множеств и иные). Выявление подобных закономерностей в
свое время стимулировало развитие теории систем. А прием метафорического
переноса формальных представлений на смежные (а порой — и на весьма
отдаленные) предметные отрасли прочно укоренился в современной науке и
практике синтеза моделей.
Зачастую, при синтезе имитационных моделей в качестве гипотез
выдвигаются предположения о возможности использования для описания
некоторой системы или процесса той или иной группы зависимостей,
выражаемых теми или иными формальными средствами. Так, в современной
науке сосуществуют теории электромагнитного и информационного полей,
использующие одинаковый формальный аппарат. Характерно, что
«примазавшаяся» к ранее разработанному формальному аппарату теория
информационного поля постулирует справедливость утверждений теории
электромагнитного поля для процессов распространения информации и, более
того, подтверждает некоторые утверждения экспериментально. Часто подобные
метафоры оказывают стимулирующее воздействие и на развитие первичных
теорий, но бывает и так, что вместе с «обвалом» первичной теории рушится
целый «куст» стройных формальных построений.
Но гипотеза — на то и гипотеза, чтобы выражать лишь потенциально
верное знание, а предназначение имитационных моделей — исследование
справедливости выдвинутых гипотез, создание предпосылок для перехода на
качественно новый уровень знания о системе (уровень теории). Когда же из
множества гипотез на основе некоторого набора критериев удается выбрать
одну, наилучшим образом объясняющую наблюдаемые явления, за ней
закрепляется статус «индикатора» или «скелета» теории. Иными словами, если
некоторая гипотеза, построенная в рамках более обширной (и, возможно, ранее
существовавшей) теории, подтвердилась, то в дальнейшем эта теория считается
адекватно описывающей процессы, протекающие в системе и закономерности
ее функционирования. В случае же, когда теории, соответствующей
выдвинутой гипотезе ранее не существовало, на основании подтвержденной
гипотезы формулируется новая теория, в рамках которой решается задача
вскрытия и описания устойчивых закономерностей.
Если теория была сформулирована ранее, из нее заимствуются
соответствующие методы формального описания системы. В противном случае
методы формального описания заимствуются из других теорий или
разрабатываются новые (что случается реже). При синтезе методов
формального описания чрезвычайно продуктивен «прием метафоры»,
заключающийся в поиске сходства с ранее изученными феноменами и
уподоблении им наблюдаемых. Данный прием входит в число методов
активизации использования интуиции и опыта специалистов. При этом
формулируется гипотеза о подобии наблюдаемых процессов тем процессам и
150
явлениям (а также переносимости закономерностей и законов, свойственных
им), которые были избраны на этапе выбора метафоры.
Ранее в этом разделе нами были перечислены методы формального
представления систем, к числу которых были отнесены аналитические,
вероятностные и статистические, теоретико-множественные и логические,
лингвистические и семиотические, а также графические и иные методы. Такое
разбиение на группы методов было осуществлено по сходству формального
аппарата, используемого ими.
Формальные модели, построенные с применением этих методов,
получают названия, сходные с названиями использованных методов, однако
могут включать в себя и термины, характеризующие и иные свойства моделей,
а именно:
- характеристика
стабильности
модели/системы
(статические
и
динамические модели, модели параметрической, структурной и
функциональной динамики т. д.);
- характеристика среды функционирования, степени устойчивости причинноследственных отношений, степени неопределенности исходных данных
(детерминированные, стохастические, логические модели, модели нечеткой
логики);
- характеристика целенаправленности системы/процесса (целенаправленные,
гомеостатические, нецеленаправленные);
- характеристика состава системы/участников процесса (социальные,
организационно-технические, эргатические, экологические, технические и
т. п.).
Помимо перечисленных, в наименование формальной модели могут быть
включены и иные характеристики, отражающие специфику формального
аппарата и системы, представленной с его помощью. В качестве примера
наименования такой модели может быть использовано следующее: «логиколингвистическая модель структурной динамики организационно-технической
системы».
Потеря семантики предметной области является характерной чертой
большинства методов строгого формального представления систем — этот
феномен наблюдается при переходе на высокие уровни абстракции описаний.
Так, например, выражение А+В=С может выражать практически любое
тернарное отношение между некими сущностями, семантическую компоненту
которого возможно восстановить лишь с привлечением внешнего тезауруса. По
этой причине во избежание потери содержательности модели развитие
формальной модели всегда синхронно с построением строгого тезауруса
предметной области.
151
Соответственно, приходим к определению понятия формализации.
Формализация
—
это
процесс
описания
теорий,
закономерностей, законов и иных осмысленных в данной
предметной области предложений и высказываний с помощью
формальных средств, прежде всего — символов математики и
математической логики. В ряде приложений в качестве символов
используются слова языка естественного общения, приобретшие статус
терминов, то есть слова и словосочетания, имеющие четко установленный
объем понятия или содержание. Систему таких символов и правил
обращения с ними называют формализмом данной науки.
Определим также и понятие «термин». Термин (от лат. terminus —
граница, предел) — это слово или совокупность слов,
предназначенных
для
обозначения
некоторого
строго
определенного класса сущностей и отношений реального или
идеального (мыслимого, виртуального) мира. В отличие от обычных слов,
термин представляет собой стандартизованный элемент формальной системы и
его употребление для обозначения некоторого класса сущностей является
обязательным в рамках установленной терминологии. Часто для обозначения
компонентов термина используют термин «терм», указывая тем самым на его
несамостоятельность. Любое усечение термина приводит к увеличению объема
понятия (в этом случае из исходного термина получается другой термин) или к
потере разграничительной функции термина (термин перестает быть
термином). Совокупность терминов, используемых в некоторой предметной
области называется терминологией или лексиконом предметной области.
Последнее, вводимое в данном разделе понятие — это тезаурус.
Тезаурус, применительно к процессу синтеза формальных систем,
— это система, образованная проекцией терминологии,
установленной в заданной предметной области, на формальную
модель данной предметной области. Степень формализации модели для
тезауруса устанавливается исходя из потребностей субъекта, использующего
тезаурус. Для тезаурусов, предназначенных для описания сложных систем,
существует возможность их иерархической организации, а также
установления некоторого уровня формализации описаний, необходимого и
достаточного для решения некоторого класса задач, связанных с
необходимостью выражения сущностей и отношений предметной области.
Как следствие, можно утверждать, что любое непротиворечивое
описание некоторой предметной области, полученное с применением адекватно
выбранного тезауруса, может рассматриваться в качестве модели некоторого
уровня формализации. Далее наше внимание будет сконцентрировано на более
подробном рассмотрении основных приемов и методов формализации
152
предметной области исследований, а также на вопросах поэтапного синтеза
моделей систем и процессов.
2.3
ВЕРБАЛЬНЫЕ ИЛИ ПОНЯТИЙНЫЕ МОДЕЛИ
Синонимов для обозначения этого типа моделей существует масса.
Приведем наиболее распространенные из числа названий:
- вербальные модели;
- концептуальные модели;
- понятийные модели;
- лингвистические модели;
- естественно-языковые модели.
В иерархии формальных моделей вербальные модели занимают почетное
место в основании этой «пирамиды». Такое положение действительно почетно,
поскольку вербальные модели — это «альфа» и «омега» многоэтапного
процесса моделирования — с этапа синтеза вербальной модели начинается
процесс поэтапной формализации и вербальная же (в большинстве случаев)
модель формируется на заключительном этапе функционирования модели. Это
вызвано вполне понятными причинами — формализм вербальной модели легко
воспринимается широким классом потребителей, а синтез вербальной модели
(по крайней мере, в первом приближении) может быть осуществлен и
специалистом, не обладающим специальными навыками в области построения
формальных моделей. Благодаря тому, что языки естественного общения не
ограничены рамками узкой предметной области, вербальные модели обладают
наивысшей выразительной способностью и часто используются как инструмент
интеграции формальных моделей и результатов их применения.
По существу, первичная вербальная модель представляет собой
словесный портрет системы и проблемной ситуации, то есть представляет
собой документ, аналогичный проекту технического (информационнопоискового и т. п.) задания, разрабатываемого некой организацией-заказчиком.
Заметим: процесс синтеза первичной вербальной модели может осуществляться
и при участии сторонних (приглашенных) специалистов. К этому шагу
приходится прибегать в тех случаях, когда организация не располагает
информацией, достаточной для принятия решения или выявления сущности
противоречий. Заказчик не всегда в состоянии осознать суть проблем
(например, проблем в области управления), с которыми он сталкивается.
Находясь внутри системы, заказчик часто пребывает в состоянии
информационной изоляции, лишен возможности наблюдать изменения,
происшедшие в среде. Для такого типа заказчика (если говорить о
производстве) смысл производственного процесса состоит в том, чтобы «... на
срезе фланца патрубка ... обеспечивалось ... не хуже ...» и так далее…
153
По представлению заказчика «срез фланца» его
организации — это одновременно и граница системы. В
таких случаях все, что он может сообщить эксперту —
это, скорее, проявленные в функционировании его
системы симптомы проблемной ситуации, но отнюдь не
причины. На эксперта возлагается ответственность за
организацию процесса сбора, обобщение информации,
установление
происхождения
проблем
и
формулирование первичной модели системы и
проблемной ситуации. Здесь эксперту активно
приходится
использовать
методы
когнитивной
психологии, игротехники и т. п.
Часто на этапе синтеза вербальной модели применяются методы
активизации интеллектуальной деятельности специалистов, методы извлечения
экспертных знаний, призванные выявить неосознанные алгоритмические схемы
функционирования отдельных сотрудников и организации в целом. Здесь могут
проводиться в том числе и деловые игры, в ходе которых сторонний специалист
пытается выявить алгоритмы функционирования системы, составить схему
информационных процессов, информационных контуров управления.
Однако, сказанное ранее — это слова о том, «как», но не о том,
«что»... Собственно, мы вторглись в технологию синтеза вербальной
модели, а сущность модели оставили в стороне. Чтобы понять
сущность вербального моделирования, разберемся, для чего
создаются вербальные модели. Итак, вербальные модели создаются для:
1)
получения на материальном носителе вербального описания:
- структуры системы;
- отношений между элементами;
- функций системы и ее компонентов;
- динамических параметров системы;
- проблемной ситуации;
- совокупности целей и задач деятельности;
- разнообразных ограничений (в том числе — по ресурсам);
- характеристик среды функционирования и возмущающих воздействий;
2)
формирования массива исходных данных, используемых на этапе
структурирования и формализации знаний о системе;
3)
выявления специфики тезауруса, применяемого в данной предметной
области (для внешнего эксперта), и упорядочения системы понятий,
подлежащих выражению формальными средствами;
4)
выявления неполноты системы знаний и организации процесса их
пополнения как за счет внутренних ресурсов системы, так и с
привлечением внешних информационных ресурсов;
154
5)
установления характера неопределенностей, с которыми придется
столкнуться на этапе синтеза формальной модели;
6)
поиска базовых закономерностей и аналогий в смежных отраслях,
которые могут быть использованы в дальнейшем.
Таким образом, вербальная модель создается для сокращения
неопределенности, компенсации неполноты знаний и формирования гипотезы
или набора гипотез. Но первая и главная задача вербального моделирования —
создание вербального описания на материальном носителе.
Вербальная модель — это не обязательно исключительно текстовый
документ — она может содержать в том числе и количественные
характеристики, элементы структуризации (например, таблицы, схемы и
графики).
В ходе дальнейшей формализации вербальная модель подвергается
процедуре структурирования. На этом этапе устанавливаются группы
взаимосвязанных элементов системы и с необходимой степенью детализации
(для решения поставленной задачи) описываются отношения между ними,
осуществляется атрибуция элементов системы и данных о них
(устанавливается структура описаний, формулируются требования к точности и
т. п.), а также производится группирование данных.
Важным этапом вербального моделирования является этап приведения
(стандартизации) терминологии и сокращения избыточности описаний.
Результатом выполнения этой процедуры является вербальная модель,
построенная
в
едином
стандартизованном
тезаурусе,
дальнейшее
использование которой упрощает решение задач автоматизации процессов
анализа и перевода модели на следующий уровень формального представления.
При решении задачи синтеза баз данных и систем информационного
обеспечения деловых процессов, данных, полученных на этом этапе, зачастую
оказывается достаточно для синтеза макета информационной системы.
Чрезвычайно важно, чтобы в ходе структуризации вербальной
модели были выявлены причинно-следственные отношения,
отношения ресурсопотребления, хотя бы приблизительно были
оценены инерционные характеристики отдельных элементов и
системы в целом, тип доминирующих отношений и потенциальные
источники конфликтов в системе. Подобные сведения обладают высокой
ценностью при проведении процедур реорганизации деловых процессов, а
также на этапе принятия решения.
По завершении этапа вербального моделирования системы/процесса, при
условии, что логическая компонента модели была успешно выделена (не
изъята, а именно выделена, маркирована или акцентирована), становится
возможен переход на следующий уровень — уровень логико-лингвистического
моделирования.
155
2.4
ЛОГИКО-ЛИНГВИСТИЧЕСКИЕ И СЕМИОТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
И ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
Как было отмечено, логико-лингвистические и семиотические модели
представляют собой следующий — более высокий уровень моделей.
Характерно, что и для этого класса моделей существует несколько почти
синонимических наименований:
- логико-лингвистические модели;
- логико-семантические модели;
- логико-смысловые модели;
- семиотические представления.
Данный тип моделей характеризуется более высокой степенью
формализации. Формализация затрагивает преимущественно логический аспект
существования/функционирования моделируемой системы. При построении
логико-лингвистических моделей широко используется символьный язык
логики и формализм теории графов и алгоритмов. Логические отношения
между отдельными элементами модели могут отображаться с применением
выразительных средств различных логических систем (краткая характеристика
которых была приведена ранее в этой книге). При этом строгость логических
отношений может варьироваться в широких пределах от отношений строгого
детерминизма до отношений вероятностной логики. Существует возможность
построения логико-лингвистических моделей в базисе нескольких формальнологических систем, отражающих различные аспекты функционирования
системы и знаний о ней.
Наиболее распространенным способом формального представления
логико-лингвистических моделей является граф. Граф — это
формальная
система,
предназначенная
для
выражения
отношений
между
элементами
произвольной
природы,
оперирующая модельными объектами двух типов: вершина (точка),
символизирующая элемент, и ребро (дуга, связь), символизирующее
отношение между связываемыми им элементами. В математической
интерпретации граф представляет собой формальную систему, описываемую,
как G=(Х,U), где Х — множество вершин, U — множество ребер (дуг). Граф
состоит из упорядоченных пар вершин, причем одна и та же пара может
входить в множество U любое число раз, описывая различные виды отношений.
Классический пример графа приведен на рис. 2.4.
156
aa
ad
D
A
ab
cd
dc
cb
B
C
ce
E
bc
Рисунок 2.4 — Пример графа переходов.
Различают несколько видов графов, среди которых, если представить
классификацию графов в виде иерархии, наиболее крупными классами (второй
сверху слой модельных объектов в пирамиде) являются ориентированные,
неориентированные и смешанные графы. В зависимости от того является
отношение, отображаемое на графе линией, обратимым или необратимым для
именования
линии
могут
использоваться
термины
«ребро»
(неориентированная, обратимая связь — отображается обычной линией) или
«дуга» (ориентированная, необратимая связь — отображается стрелкой).
В качестве примера графа также можно использовать привычные нам
иерархические классификации в виде прямоугольников, связанных линиями,
схемы метрополитена, технологические карты и т. п. документы.
Для логико-лингвистических моделей в роли вершин графа выступают
атомарные (примитивные) или сложные утверждения на естественном языке
или символы, их заменяющие. Связи могут маркироваться различным образом,
с тем, чтобы наиболее полным образом охарактеризовать тип связи
(отношения). В частности, дуги могут отображать и наличие функциональных
зависимостей, операционных связей (входная ситуация — операция —
выходная ситуация) — в этих случаях дуги маркируются специальным образом.
В зависимости от характера отображаемых с помощью графа
отношений, граф может развертываться с привязкой к некоторой
шкале (например — шкале времени) — шкале, отображающей
введенную в рамках данной модели метрику. Метрика — это
некоторое правило, на основании которого в рамках некоторой модели
могут осуществляться операции сравнения объектов, их состояний,
определения расстояния между точками в некотором пространстве
признаков. Кроме того, метрикой часто называют, собственно, параметр,
значение которого определяется в соответствии с введенным правилом.
157
Одним из видов логико-лингвистических моделей являются сценарии
или сценарные модели. Сценарные модели (сценарии) — это
разновидность логико-лингвистических моделей, предназначенных
для отображения развернутых во времени последовательностей
взаимосвязанных состояний, операций или процессов. Сценарии могут иметь
как линейную, так и ветвящуюся структуру, в которой могут быть установлены
условия перехода к той или иной частной стратегии, либо просто отображены
возможные альтернативы без указания условий. Требование взаимосвязанности
применительно к сценарным моделям не является строгим и носит довольно
условный характер, поскольку устанавливается на основе субъективных
суждений экспертов, а также определяется спецификой формулировки целей
деятельности. Так, если вам, читатель, вздумается включить в некую
сценарную модель, отражающую динамику событий, последовавших за
террористическими актами 11 сентября 2002 года, только США и Афганистан
— это ваше право, но если вам вздумается включить в число игроков все
нефтедобывающие страны, то и тут вас никто не может ни осудить, ни
отговорить. Сценарии, как разновидность логико-лингвистических моделей,
широко распространены в отраслях деятельности, связанных с
моделированием социально-политической, экономической и военной
обстановки,
созданием
информационных
систем
поддержки
управленческой деятельности и во многих других.
Следует отметить, что в ряде случаев трудно провести грань между
сценарной моделью и алгоритмом. Однако между сценарной моделью и
алгоритмом существует достаточно существенное различие, а заключено оно в
том, что алгоритм — это совокупность инструкций, выполнение которых
должно привести к некоторому результату, в то время как сценарная
модель — это не обязательно алгоритм, например, она может представлять
собой протокол событий, повторение которых в той же
последовательности не обязательно приведет к той же ситуации, что и в
предыдущий раз. То есть, понятие сценарной модели — это более широкое
понятие, нежели понятие алгоритма. Понятие алгоритма связано с
операционным подходом к моделированию, а алгоритмический подход к
анализу причинно-следственных отношений имеет много общего с
детерминизмом (правда, многими алгоритмами предусматриваются процедуры
обработки различных исключительных ситуаций — вплоть до отказа от
принятия решения). Сценарная модель налагает менее строгие ограничения на
характер причинно-следственных отношений.
158
Еще одной важной разновидностью логико-лингвистических моделей
являются логико-смысловые (семантические) модели69. Логикосмысловые (семантические) модели — это разновидность логиколингвистических моделей, ориентированная на отображение
исследуемого явления (проблемы), разрабатываемого решения или
проектируемого объекта посредством некоторого множества выраженных
на естественном языке понятий, фиксирующая отношения между
понятиями и отображающая содержательно-смысловые связи между
понятиями. Характерно, что используя тот же аппарат, эта разновидность
логико-лингвистических моделей ориентирована на несколько иной вид
деятельности — а именно, на поиск решения, его синтез из ранее имевших
место прецедентов, существующих описаний предметной области или
описаний путей решения группы близких по содержанию проблем.
По существу этот метод моделирования представляет собой метод поиска
решения некоторого комплекса задач на основе анализа совокупности
формализованных знаний о некоторой сложной системе. Условно применение
данного
метода
можно
описать
как
циклически
повторяемую
последовательность из двух процедур: процедуры построения системы
высказываний, отражающих знания о системе, и процедуры анализа
полученной совокупности знаний с применением ЭВМ (правда, на
определенных этапах реализации метода требуется участие эксперта).
Знания о системе представляются в виде семантической сети,
отражающей совокупность элементов информации о системе и связей,
отражающих смысловую близость этих элементов. Метод логикосмыслового моделирования был разработан в нашей стране в первой половине
1970-х годов в качестве инструмента для подготовки, анализа и
совершенствования комплексных решений, принимаемых на различных
уровнях отраслевого и межотраслевого управления на основе смыслового
(семантического) анализа информации. Выделяется следующие два
направления применения логико-смыслового моделирования:
- формирование и оценка проектных решений;
- анализ и оптимизация организационных структур.
Элементами логико-смысловой модели являются высказывания на
естественном языке (когнитивные элементы) и связи, существующие между
явлениями и объектами, которые отражают эти высказывания. Из совокупности
когнитивных элементов и связей получается сеть, описывающая проблемную
область.
Семантическая сеть — это разновидность модели, отображающая
множество понятий и связей между ними, обусловленных свойствами
Поспелов ДА. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.:
Энергоиздат, 1981.
69
159
моделируемого фрагмента реального мира. В общем случае семантическая
сеть может быть представлена в виде гиперграфа, в котором вершины
соответствуют понятиям, а дуги — отношениям. Такая форма представления
обеспечивает большую простоту реализации отношений типа «многие ко
многим», нежели иерархическая модель. В зависимости от типов связей,
различают классифицирующие, функциональные сети и сценарии. В
классифицирующих
семантических
сетях
используются
отношения
структуризации, в функциональных — функциональные (вычислимые)
отношения, а в сценариях — причинно-следственные (каузальные) отношения.
Разновидностью семантической сети является фреймовая модель, реализующая
«матрешечный» принцип раскрытия свойств систем, процессов и т. п.
Логико-смысловые модели позволяют формировать тематически связные
описания различных аспектов проблемы (равно, как и проблемы в целом) и
проводить структурный анализ проблемной области. Тематически связные
описания получаются за счет выделения из общей совокупности когнитивных
элементов логико-смысловой сети некоторых тех, которые непосредственно
относятся к заданной тематике. В качестве частного примера применения
логико-смыслового моделирования можно рассматривать гипертекстовые
системы,
получившие
широкое
распространение
в
глобальной
телекоммуникационной сети Интернет.
В качестве когнитивных элементов могут выступать не только
знания, но и высказывания иного характера, например описания отдельных
задач. В этом случае логико-смысловые модели могут использоваться для
решения проблемы выявления и анализа взаимосвязанных комплексов задач, их
декомпозиции и агрегирования, для построения деревьев целей и задач.
Логико-смысловая
модель
представляется
в
виде
связного
неориентированного графа, в котором вершины соответствуют высказываниям,
а ребра — семантическим связям между ними. Характеристики графа
используются для исследования логико-смысловой сети. Применение такого
способа представления позволяет ввести метрики семантической близости
когнитивных элементов, и оценки их значимости. Так, например, количество
связей, замыкающихся на одном элементе (валентность вершины),
рассматривается как выражение значимости элемента, а длина пути от элемента
до элемента, измеренная в узлах сети, как семантическая близость элементов
(значимость относительно некоторого элемента).
Логико-смысловое моделирование позволяет выявить на основе анализа
текстов, сформулированных различными экспертами, скрытые зависимости
между различными аспектами проблемы, на взаимосвязь которых не
указывалось ни в одном из предложенных текстов, а также произвести
объективное ранжирование проблем и задач по их важности. Анализ графа
позволяет обнаружить неполноту модели, локализовать те ее места, которые
160
нуждаются в пополнении системы связей и элементов. Это становится
возможным благодаря построению взаимосвязанной системы высказываний о
предметной области объекта и автоматизированного выделения и
структурирования
высказываний,
характеризующихся
семантической
близостью.
Благодаря применению средств накопления логико-смысловых моделей в
активное использование могут быть вовлечены знания, полученные при
решении сходных задач в смежных отраслях деятельности, то есть, реализован
принцип историчности при принятии решений. Это приводит к постепенному
снижению трудоемкости процессов синтеза новых логико-смысловых моделей.
Методы логико-лингвистического моделирования не исчерпываются
перечисленными здесь. Следует упомянуть методы логико-лингвистического
моделирования ситуаций, основанные на анализе потока сообщений,
разрабатываемые одним из авторов этой книги, П.Ю. Конотоповым,
рассмотрению которых будет уделено внимание далее, методы логиколингвистического моделирования деловых процессов, методы синтеза деревьев
целей и задач, а также иные методы, основанные на применении логиколингвистических моделей и методов. Широкое применение логиколингвистические модели нашли в отрасли разработки программного
обеспечения, управления корпоративными информационными ресурсами и
многих других отраслях, где требуется определенный уровень формализации,
представляющий единство строгости, интуитивной понятности и высокой
выразительной способности моделей.
2.5
ЛОГИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
Логические модели представляют собой следующий уровень
формального представления (по сравнению с логико-лингвистическими). В
таких моделях естественно-языковые высказывания замещаются на
примитивные высказывания — литералы, между которыми устанавливаются
отношения, предписываемые формальной логикой.
Различают логические модели, в которых рассматриваются различные
схемы логических отношений: отношения логического следования, включения
и иные, которыми замещаются отношения, характерные для традиционной
формальной логики. Последнее замечание связано с многообразием
неклассических логических систем, в которых отношения традиционной логики
замещены альтернативными или расширены за счет включения отношений
различной степени строгости (например, отношения нестрогого временного
предшествования или следования). Здесь следует сослаться на более
161
последовательное и полное описание логических систем различного рода
данное в специальных источниках70.
Говоря о логических моделях трудно обойти стороной терминологию
логики. Однако в данном разделе мы не будем приводить строгий тезаурус
логики, а приведем достаточно вольное толкование некоторых
общеупотребительных терминов. В первую очередь введем понятие
высказывания. Высказывание или литерал — это некоторое языковое
выражение, имеющее смысл в рамках некоторой теории, относительно
которого можно утверждать, что оно истинно или ложно (для классической
логики это так). Логической операцией называется операция построения из
одного или более высказываний нового высказывания. Для записи логических
формул используются пропозициональные переменные (они замещаются
высказываниями), связки (обозначающие тип устанавливаемого отношения) и
метасимволы, управляющие процессом разбора формулы (скобки различного
рода и т. д.). Силлогизм — это система логических формул, состоящая из двух
исходных посылок (антецедентов) и следствия (консеквента). Такие
логические системы являются основой для построения традиционных
логических рассуждений со времен Аристотеля. Расширением такой
логической системы является система, состоящая из нескольких силлогизмов,
получившая название полисиллогизма или сорита. В подобной системе на
количество исходных посылок и выводов ограничений не налагается, а на
соотношение их числа (при условии, что система высказываний не содержит
противоречий) налагается условие, что количество выводов не может
превышать количество исходных посылок.
В соответствии с последними замечаниями, при рассмотрении
логических моделей следует выделять два типа моделей: модели, решаемые по
силлогической схеме, и модели, решаемые по полисиллогической схеме.
Первый способ анализа системы высказываний требует достаточно громоздких
логических вычислений, для которых трудно реализовать процедуры
сокращения операций перебора, поскольку пары высказываний должны быть
подобраны на основе применения семантических критериев (иначе получится
задача, составленная из высказываний типа: «в огороде бузина = Истина, а в
Киеве — дядька = Ложно» — выводы из такой системы посылок строить дело
неблагодарное). Для полисиллогических моделей существуют методы
сокращения
вычислений,
однако
вопросам
методологического
и
технологического обеспечения решения полисиллогизмов в настоящее время
Логический подход к искусственному интеллекту: От модальной логики к логике
баз данных: Пер. с франц. / Тейз А., Грибомон П., Юлен Г. и др. — М.: Мир, 1998;
Кулик Б.А. Логика естественных рассуждений. — СПб.: Невский диалект, 2001;
Карри Х. Основания математической логики / Пер с англ. — М.: Мир, 1969; Маслов
С.Ю. Теория дедуктивных систем и ее применения. — М.: Радио и связь, 1986;
Черч А. Введение в математическую логику. — М.: Иностранная литература, 1960.
70
162
уделяется недостаточное внимание. На сегодня теоретическими и прикладными
вопросами, связанными с решением полисиллогичеких задач, занимается
сравнительно небольшое число ученых, среди которых — наши
соотечественники Б.А. Кулик и А.А. Зенкин. Актуальность методов решения
полисиллогизмов объясняется ростом потребностей, связанных с анализом
потоков сообщений, потенциально содержащих противоречивые высказывания,
либо предоставляющих неполную аргументацию, для анализа чего и
целесообразно использовать методы решения полисиллогизмов.
Надо сказать, что один из методов решения полисиллогизмов был
предложен математиком и логиком Ч. Доджсоном (литературный
псевдоним — Л. Кэрролл), обильно «насорившим» соритами в своих
книгах «Алиса в стране чудес», «История с узелками» и других.
Так, например, рассмотрим следующий полисиллогизм Кэррола:
1) «Все малые дети неразумны».
2) «Все, кто укрощает крокодилов, заслуживают уважения».
3) «Все неразумные люди не заслуживают уважения».
Необходимо определить, что следует из этих посылок.
Пытаясь решить подобную задачу в рамках аристотелевой
силлогистики, нам пришлось бы последовательно подбирать подходящие пары
суждений, получать из них следствия до тех пор, пока не будут исчерпаны все
возможности. Это при росте числа утверждений оказалось бы чрезвычайно
сложной задачей, результат решения которой не всегда приводит к
однозначному выводу.
Л. Кэррол разработал оригинальную методику решения полисиллогизмов.
Начальный этап решения таких задач может быть представлен в виде
следующей последовательности операций (эти этапы присутствуют как у
Л. Кэррола, так и в методике Б.А. Кулика):
- определение основных терминов, из которых состоит система посылок;
- введение для терминов системы обозначения;
- выбор подходящего универсума (множества, охватывающего все
упоминаемые объекты).
В приведенном примере основными терминами данной задачи являются:
«малые дети» (С), «разумные люди» (S), «те, кто укрощает крокодилов» (Т) и
«те, кто заслуживает уважения» (R). Очевидно, что эти основные термины
представляют какие-то множества в универсуме «люди». Их отрицаниями
соответственно будут следующие термины: «не малые дети» (~С),
«неразумные люди» (~S), «те, кто не укрощает крокодилов» (~T) и «те, кто не
заслуживает уважения» (~R). Универсумом же для данной системы будет
являться множество всех людей (U).
По существу, мы сформировали систему элементов формального
описания предметной области, отраженной в полисиллогизме. Завершим
163
пример, используя подход Б.А. Кулика (для прочтения символической записи
достаточно припомнить школьные годы)...
Итак, C  S ; T  R; S  R (знак  символизирует отношение
включения множеств). — Именно так будет выглядеть запись базовых
суждений сорита. По школьным годам помнится, что операция инверсии
знаков у обеих частей неравенства приводит к интересным результатам
(превращению знака «больше» в знак «меньше» и т. д.). В нашем случае такая
аналогия вполне уместна: операция отрицания поставленная перед каждым из
терминов приведет к инверсии отношения включения, то есть получим:
S  C; R  T ; R  S . То есть, «Все разумные люди не являются
малыми детьми» и т. п. Далее получим:
C  S , S  R   C  R 
T  R, R  S   T  S 


C  T;

S  R, R  T  S  T  T  C.

R  S, S  C  R  C 



Итого, получаем: «Все малые дети не укрощают крокодилов» и «Все,
кто укрощает крокодилов, не являются малыми детьми». Расшифровать
прочие утверждения читатели могут самостоятельно.
Логические модели широко используются для описания систем знаний в
различных предметных областях, при этом уровень формализации описания в
таких моделях существенно выше чем в логико-лингвистических. Достаточно
заметить, что одному высказыванию (когнитивному элементу) логиколингвистической модели, как правило, соответствует несколько высказываний
логической модели.
Зачастую, наряду с классическим логическим формализмом, в таких
моделях используется формальные средства теории множеств и теории графов,
служащие для расширения возможностей по описанию и представлению
отношений в логических моделях. Здесь прослеживается их сходство с логиколингвистическими моделями. Так же, как и логико-лингвистические модели,
логические модели позволяют осуществлять качественный анализ, однако,
будучи дополнены формальными средствами и методами других разделов
математики (что делается достаточно легко, поскольку логика является
метаязыком как для естественного языка, так и для искусственных
языков), логические модели позволяют осуществлять и строгий численный
анализ.
164
Наиболее широкое распространение логические модели получили в
области построения систем искусственного интеллекта, где они используются в
качестве основы для производства логического вывода из системы посылок,
зафиксированных в базе знаний, в ответ на внешний запрос.
Ограничения, связанные со спецификой предметной области (нечеткость
и неполнота экспертных знаний) привели к тому, что в последние годы в
отрасли построения систем искусственного интеллекта приобрели особую
популярность квазиаксиоматические логические системы (подход, развиваемый
отечественным ученым Д.А. Поспеловым). Такие логические системы заведомо
неполны и для них не выполняется полный комплекс требований, характерных
для классических (аксиоматических) систем. Более того — для большинства
логических высказываний, образующих такую систему, задается область
определения, в пределах которой эти высказывания сохраняют свою
значимость, а все множество высказываний, на основе которых осуществляется
анализ, делится на общезначимые высказывания (справедливые для всей
модели) и высказывания, имеющие значимость лишь в рамках локальной
системы аксиом.
Те же причины (неполнота и нечеткость экспертных знаний) сделали
популярными такие направления логики, как многозначные логики (первые
работы в этой области принадлежат польским ученым Я. Лукасевичу и
А. Тарскому 1920-30-е годы), вероятностные логики и нечеткие логики (Fuzzy
Logic — автор теории Л. Заде — 1960-е годы). Этот класс логик активно
используется при синтезе логических моделей для систем искусственного
интеллекта, предназначенных для ситуационного анализа.
Поскольку большинство знаний и понятий, используемых
человеком, нечетко, Л. Заде предложил для представления
таких знаний математическую теорию нечетких множеств,
позволяющую
оперировать
такими
«интересными»
множествами, как множество спелых яблок или множество
исправных автомобилей. На таких вот интересных множествах
были определены операции нечеткой логики.
Системы, использующие модели на базе нечеткой логики
разрабатываются специально для решения плохо определенных задач и задач с
использованием неполной и недостоверной информации. Внедрение аппарата
нечетких логик в технологии создания экспертных систем привело к созданию
нечетких экспертных систем (Fuzzy Expert Systems).
Нечеткие логики стали особенно популярны в последние годы, когда
Министерство Обороны США всерьез приступило к финансированию
исследований в этой области. Сейчас в мире наблюдается всплеск интереса к
аналитическим программным продуктам, созданных с применением методов
нечетких логик и нечетких логических моделей. Правда, логическими эти
модели назвать уже трудно — в них широко используются многозначные
165
вероятностные отношения меры и принадлежности взамен традиционного
математического аппарата бинарной логики. Нечеткая логика позволяет решать
широкий класс задач, не поддающихся строгой формализации — методы
нечеткой логики используются в системах управления сложными техническими
комплексами, функционирующими в непредсказуемых условиях (летательными
аппаратами, системами наведения высокоточного оружия и т. д.).
Многие зарубежные аналитические технологии, в силу действия
экспортных ограничений, на российские рынки не поставляются, а
инструментальные средства для самостоятельной разработки приложений
являются ноу-хау фирм производителей — экономически выгоднее поставлять
готовые приложения, чем создавать себе армию конкурентов (тем более в
странах с «дешевыми» мозгами).
По существу логические модели представляют собой последний этап
формализации, на котором в качестве элементов высказывания еще могут
выступать понятия, сформулированные на языке человеческого общения. Но
как мы видели в логические методы уже активно вмешиваются элементы
формальных систем, речь о которых пойдет далее.
2.6
СТАТИСТИЧЕСКИЕ, ТЕОРЕТИКО-ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МОДЕЛИ
Статистические и теоретико-вероятностные методы составляют
методологическую основу одноименного вида моделирования. На этом уровне
формализации модели речь о вскрытии закона, обеспечивающего устранение
неопределенности при принятии решения, пока еще не идет, но существует
некоторый массив наблюдений за данной системой или ее аналогом,
позволяющих
сделать
некие
выводы
относительно
прошлого/текущего/будущего состояния системы, основываясь на гипотезе об
инвариантности ее поведения.
Как всегда, сформулируем определение… Статистическая или
теоретико-вероятностная модель (стохастическая модель) — это модель,
в которой обеспечивается учет влияния случайных факторов в процессе
функционирования системы, основанная на применении статистической
или теоретико-вероятностной методологии по отношению к
повторяющимся феноменам. Данная модель оперирует количественными
критериями при оценке повторяющихся явлений и позволяет учитывать их
нелинейность, динамику, случайные возмущения за счет выдвижения на основе
анализа результатов наблюдений гипотез о характере распределения некоторых
случайных величин, сказывающихся на поведении системы.
По существу, теоретико-вероятностные и статистические модели
отличаются уровнем неопределенности знаний о моделируемой системе,
существующей на момент синтеза модели. В случае, когда представления о
166
системе носят, скорее, теоретический характер и основываются исключительно
на гипотезах о характере системы и возмущающих воздействий, не
подкрепленных результатами наблюдений, теоретико-вероятностная модель
является единственно возможной. Когда же на этапе синтеза модели уже
существуют данные, полученные опытным путем, появляется возможность
подкрепления гипотез за счет их статистической обработки. Это становится
очевидным, если рассмотреть соотношение между методами математической
статистики и теории вероятностей. Математическая статистика — это наука,
изучающая методы вскрытия закономерностей, свойственных большим
совокупностям однородных объектов или событий, на основании их
выборочного обследования (либо большим массивам данных, полученных в
результате наблюдения за одним и тем же объектом на протяжении достаточно
протяженного интервала времени). Теория же вероятностей изучает
количественные закономерности, которым следуют случайные явления, если
эти явления определяются событиями известной вероятности. Соответственно,
математическая статистика является связующим звеном между теорией
вероятностей и явлениями реального мира, поскольку позволяет
сформулировать оценки вероятности тех или иных событий на основе анализа
статистических данных.
Можно утверждать, что статистические модели представляют собой
особый вид математических моделей, использующих в качестве исходных
данных не только актуальные данные о текущем состоянии объекта, но и
данные, характеризующие состояние либо других объектов данного класса,
либо этого объекта, но в иной момент времени. Статистические модели
применимы для изучения массовых явлений любой природы, включая и те,
которые не относятся к категории вероятностно определенных (математическая
статистика приспособлена и для решения детерминированных задач). При
моделировании последних статистический процесс вводится в модель
искусственно для получения статистических оценок численного решения
(например, точности измерения параметров детерминированного процесса).
Методы математической статистики и теории вероятности могут
вводиться, в том числе, и в логические и логико-лингвистические модели, как
это было указано в предыдущем подразделе. Например, могут рассматриваться
методы интеграции статистических оценок в модели семантических отношений
для придания различных весов дугам, связывающим отдельные вершины.
Статистические оценки могут быть внедрены и в системы представления
тезаурусов для разрешения ситуаций полисемии без обращения к процедурам
контекстного анализа. Иными словами, статистические методы могут
составлять как основу модели, так и применяться для модификации моделей
других типов.
167
Для обработки результатов наблюдений используются методы
корреляционного, регрессионного, факторного, кластерного и иных видов
анализа, оперирующих статистическими гипотезами. Особая роль здесь
отводится методу статистических испытаний (методу Монте-Карло). Это
метод численного решения математических задач, основанный на
многократном теоретико-вероятностном и статистическом моделировании
случайных величин или процессов с целью построения статистических оценок
для искомых величин. Сущность метода состоит в реализации многократного
моделирования случайного явления с помощью некоторой процедуры, дающей
случайный результат. Для этого с применением ЭВМ создается некоторое
множество реализаций случайных процессов, моделирующих возмущающие
воздействия на исследуемый объект или процесс, после чего производится
моделирование этого процесса или объекта в условиях, определяемых
полученными случайными воздействиями. Результаты такого моделирования
обрабатывают с использованием методов математической статистики. При этом
могут варьироваться тип и параметры распределения случайной величины.
Реализация случайного процесса методом Монте-Карло представляет
собой последовательность розыгрышей единичных жребиев, перемежающихся
обычными расчетами, в ходе которых определяется результат возмущающего
воздействия на объект или процесс, на исход операции.
Поскольку адекватность модели распределения случайных воздействий в
общем случае установить трудно, задачей моделирования с применением
метода Монте-Карло является обеспечение робастности полученных
решений (устойчивости к изменению параметров закона распределения
случайных величин и начальных условий моделирования). Если результат
моделирования не является робастным (существенно зависит от параметров
закона распределения и параметров модели), то это свидетельствует о наличии
высокого риска при принятии решения в данной реализации моделируемой
системы.
Важную роль в статистических моделях играют гипотезы о характере
процессов смены состояний в моделируемой системе. Так, например, весьма
интересный случай представляет собой гипотеза о «марковости» процессов
(получившая название в честь русского ученого А.А. Маркова — начало XX
века). Марковские процессы представляют собой случай процесса с
детерминированными вероятностями, для которого ранняя предыстория
смены состояний системы на некотором предшествующем интервале
времени несущественна для установления вероятности наступления
следующего события — основное значение придается ее текущему
состоянию. Если существует уверенность в марковости процесса, это
существенно меняет представления о системе (она может рассматриваться как
«инерционная», в большой степени зависящая от текущего ее состояния и
168
характера возмущающего воздействия). Принцип марковости был открыт при
анализе текстов на естественных языках, где вероятность появления
следующего символа может быть предсказана на основе статистического
анализа текстовых массивов, на данном конкретном языке.
Статистическое моделирование тесно сопряжено с имитационным
моделированием, ходе которого модель объекта нередко «погружается в
вероятностную (статистическую) среду», в которой проигрываются различные
ситуации и режимы функционирования модели/объекта. Однако имитационные
модели могут реализовываться и в детерминированных средах.
Методы статистического моделирования широко распространены в
сфере стратегического планирования и управления. Широкому
распространению методов статистического моделирования в сфере
оперативного управления препятствует высокая трудоемкость процесса
моделирования. В основном это связано с необходимостью глубокой
математической
проработки
моделей
и
высокими
требованиями,
предъявляемыми к математическим познаниям пользователей.
2.7
АНАЛИТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
Данный класс моделей обладает высочайшей степенью формализации
описаний и применяется там, где закономерности протекания процессов и
функционирования системы являются хорошо изученными, а сами процессы
могут рассматриваться как детерминированные. Нередко аналитические модели
справедливо отождествляются с моделями детерминированных процессов.
Такие ограничения являются достаточно жесткими, что ограничивает сферу их
применения системами, функционирующими в стационарных условиях (т. е. в
малой степени подверженных влиянию случайных возмущающих воздействий)
или требуют существенного упрощения модели. В качестве примера
аналитической модели может рассматриваться модель невозмущенного
движения объекта в космическом пространстве.
Аналитическое
математическое
моделирование
—
это
вид
моделирования, в ходе которого основная роль отводится аналитической
математической модели, обладающей следующими особенностями:
- аналитическая модель строится на основе некоторой теории или научной
гипотезы;
- модель описывает в целом определенный аспект моделируемой системы
(процесс в системе) посредством различных математических конструкций
(функций или функционалов, алгебраических или дифференциальных
уравнений и т. д.);
169
- модель позволяет получать конечные результаты исследования в виде
некоторых формальных соотношений, пригодных для производства
количественного или качественного анализа.
Использование ЭВМ при аналитическом моделировании не является
обязательным, но решение достаточно сложных задач, сформулированных
аналитически, целесообразно сопровождать проведением численных
исследований на ЭВМ. Для проведения этих исследований разрабатывается
соответствующий алгоритм (алгоритмическая модель), реализующая его
программа, формируется массив исходных данных, после чего выполняются
расчеты.
Проведению аналитического моделирования может предшествовать
построение концептуальной модели с целью установления того, какой именно
теоретический аппарат целесообразно использовать для моделирования данной
конкретной системы.
Важным достоинством аналитического моделирования является
возможность получения на его основе фундаментальных результатов и
инвариантных зависимостей, которые могут быть распространены как на
различные случаи использования моделируемой системы в тех или иных
ситуациях и распространены на случаи рассмотрения других систем данного
класса.
Основным же недостатком аналитического моделирования является то,
что его применение к сложным системам требует существенной идеализации
описания системы. Это связано с разрастанием объемов вычислений даже при
несущественном усложнении описаний. Такая идеализация может приводить к
неполной адекватности получаемых результатов, к тому, что эти результаты
могут использоваться лишь в качестве первого приближения.
Однако, такие результаты могут быть использованы в ходе проведения
моделирования с применением имитационных моделей в качестве неких
опорных величин, относительно которых осуществляется дальнейшее
исследование системы.
2.8
ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ
Данная разновидность моделей неразрывно связана с идеей машинного
эксперимента. Собственно, имитационная модель — это модель комплексная, к
которой не предъявляется строгих требований к применению моделей какогото заданного типа. Идеология многомодельного исследования целиком
основывается именно на этом типе моделей.
Имитационная модель — это комплексное логико-математическое
представление системы, реализованное в виде программы, предназначенной
для решения на ЭВМ, включающее в себя модели различного типа, и
рассматривающее аспект функционирования динамической системы во
170
времени. Данный класс моделей применяется при невозможности строгого
аналитического решения задачи или проведения натурного эксперимента.
Имитационные модели служат для изучения поведения во времени сложной
неоднородной динамической системы, относительно структуры которой
существуют точные знания или детализированные гипотезы. Для каждого
элемента или подсистемы моделируемой системы в памяти ЭВМ формируется
блок данных, характеризующих ее текущее и предшествующие состояния, блок
логических и вычислительных процедур, описывающих изменения
критических параметров во времени, а также производятся вычисления этих
параметров на основе заданных значений.
Комплекс подпрограмм или относительно автономных программных
агентов
функционирует
под
управлением
программы-супервизора,
осуществляющей
диспетчеризацию
вызовов,
активизирующей
и
приостанавливающей на время выполнение тех или иных процедур в
соответствии с планом машинного эксперимента, имитируя тем самым
поведение системы. В результате машинного эксперимента формируются
массивы данных о состоянии различных параметров системы в различные
моменты времени с привязкой к системным событиям, имитируемым в ходе
эксперимента.
При этом программа-супервизор управляет процессом имитации
случайных возмущающих воздействий, от которых зависит функционирование
системы в целом и ее элементов и подсистем. Широкое применение здесь
находит метод Монте-Карло, ранее упоминавшийся нами.
Имитационная модель — это инструмент исследования, посредством
которого могут осуществляться и манипуляции с масштабом времени
функционирования
модели.
Различают
имитационные
модели,
функционирующие как в натуральном, так и в замедленном или ускоренном
масштабе времени. Это является крайне важным при анализе поведения систем,
для наблюдения которых отсутствует возможность воспользоваться
натуральным масштабом времени. К разряду таких систем могут быть отнесены
экосистемы, популяции, системы, в которых протекают скоротечные
физические процессы и иные.
К числу наиболее памятных для человечества имитационных моделей
могут быть отнесена модель глобальной ядерной войны, приведшая к
укоренению в обиходе политиков и военных термина «ядерная зима». Эта
модель оказала существенное влияние на международную обстановку и на
долгое время снизила накал гонки вооружений. Но уроки не идут впрок — все
забывается и новые политики безответственно манипулируют терминами
«превентивный удар» и иными, столь же абсурдными.
Частным случаем имитационных моделей являются модели
ситуационные. Ситуационные модели — это модели, используемые при
171
решении задач с неопределенностью, исходя из совокупности ситуаций. В
отличие от других моделей, основанных на заданном графе функционирования
системы, для ситуационной модели такой граф неизвестен. Однако существует
набор прецедентов ситуаций, обладающих малым прогностическим
потенциалом. Под ситуацией будем понимать временное отношение,
сложившееся между ее объектами-участниками, либо между состояниями
этих объектов.
Соответственно, под ситуационным моделированием будем понимать
метод анализа некоторой системы с применением ситуационной модели, с
требуемой степенью адекватности отображающую логическую, временную,
пространственную структуру процессов, а также характер и структуру
информации о состоянии системы и изменении образующих ее элементов.
Для создания ситуационных моделей требуется решить следующие
задачи:
- создать информационную модель фрагмента реального мира, в которой
каждому явлению, процессу или участнику будет соответствовать
уникальный информационный аналог;
- обеспечить сбор и регистрацию информации об изменениях ситуации во
времени, пространстве и пространстве введенных признаков;
- оценить прогностический потенциал тех или иных ситуаций (что связано с
инерционностью вовлеченных в ситуацию объектов и системы в целом и т.
п.).
Поскольку граф, описывающий последовательность переходов, для
ситуационных моделей в общем случае не определен, постольку целесообразно
рассматривать вариант представления ситуационной модели в виде
обобщенной семантической сети (см. определение, данное ранее). Одна из
разновидностей семантических сетей — сценарий, как нельзя лучше подходит
для этой цели.
В целом структура ситуационной модели определяется субъективными
особенностями восприятия и свойственным аналитику способом разложения
ситуации на составляющие. Это вызвано тем, что эксперт-аналитик,
осуществляющий процедуру синтеза ситуационной модели, формулирует свои
собственные критерии, соответствующие пребыванию системы в том или ином
состоянии.
3 АНАЛИТИКА КАК ИНТЕРФЕЙС МЕЖДУ ТЕОРИЕЙ И ПРАКТИКОЙ
Говоря о посреднической (интерфейсной) функции аналитики, мы
указываем на роль аналитики как некоторого средства, обеспечивающего связь
между потребностями, существующими в практической сфере управления, и
возможностями, предоставляемыми теоретико-методологическим блоком
172
аналитики, рассмотрению которого были посвящены предыдущие разделы этой
главы.
Сразу вспоминается кинофильм «Кавказская пленница» и
ставший популярным тост: «...Так выпьем же за то, чтобы
наши желания всегда совпадали с нашими возможностями!»
И ведь не случайно вспоминается — скорее всего, по
прочтении предыдущих разделов у вас возникло ощущение,
что ваши потребности не полностью удовлетворяются
возможностями,
предоставляемыми
теоретикометодологическим блоком. Да, действительно, процедура перехода от теории к
практике (и наоборот) является непростой — хотя бы по причинам
психологического плана. Для того, чтобы осуществить этот переход, требуется
либо наличие определенных навыков системного мышления, либо каких-либо
методов преодоления психологического барьера, всегда существующего при
освоении нового.
Ну, а поскольку в психологии все мы чувствуем себя большими
специалистами, постольку решение «проблемы старта» начнем именно с
психологических позиций (надо же с чего-то начинать — так зачем начинать с
непонятного). Кстати, когда речь идет о приобретении знаний и навыков, этот
подход себя оправдывает — иначе желание учиться отбивается напрочь.
3.1
МЕТОДЫ АКТИВИЗАЦИИ МЫШЛЕНИЯ
Представим себе ситуацию такого сорта: проблема есть (ее
существование остро ощущается), а знаний для ее решения, подлежащих
формализации, — нет. Более того, сама проблема никак не поддается
локализации, описанию и структурированию — ни источника противоречий не
видно, ни — тем более — путей ее решения. Можно сработать по симптомам,
но бросая ресурсы на направление прорыва, оголяешь другие участки, да и
ресурсы уходят, как вода сквозь сито… Мозги буксуют на месте, перемалывая
одни и те же мысли, но о чем эти мысли? — Интересно, что чаще всего
проносится в голове не мысль, а навязчивая фраза типа «...Черт! В чем же
дело?! Как быть?! ...» — и так по циклу, по циклу, как в квартирном счетчике
расхода электричества.
Важную роль в преодолении этого состояния играют, так называемые,
методы активизации мышления. Применение этих методов позволяет:
осуществить переход от эмоционального восприятия к абстрактнологическому (избавиться от восклицательных знаков в формулировке
проблемы);
173
перейти к конструктивным интеллектуальным процедурам —
установление комплекса симптомов, поиск аналогов и т. д. — вплоть
до локализации проблемы;
приступить к генерации путей решения проблемы.
Осуществить переход от состояния дезадаптационного стресса к
состоянию креативного (творческого, созидательного) мышления можно с
применением различных методик. В общем случае такие методики можно
условно разделить на две группы: психологические и организационные
методики. Однако, если приглядеться внимательно, убеждаешься в том, что оба
направления являются действенными только в связке — иначе на выходе
получается либо походная колонна невротиков, либо спокойное стадо
альпийских коров.
Программисты
любят
давать
бесплатные
советы
«бестолковым юзерам», например, когда сбоит программа,
можно получить такой: «Если у вас что-то не получается
— выйдите и войдите снова». Звучит глупо, особенно, если
вспомнить ослика Иа-Иа с горшочком и лопнувшим
шариком: шарик «входил и выходил», а настроение у Иа не
менялось. Но происходило это только потому, что шарик и
горшочек были простыми объектами — способностью к структурной динамике
они не обладают, эмержентных свойств у них нет, а уж тем более —
способности к адаптации и самоорганизации.
В случае со сложными системами и уж, тем более, с системами,
способными к целеполаганию, дело обстоит иначе. Вход и выход из
программы, как системы функционирующей в динамической среде, способен
дать весьма положительный эффект. Так же обстоит и с входом и выходом из
процесса решения задачи в среде динамичной человеческой психики — от того,
как это сделано зависит очень многое, в частности — результативность
мыслительного процесса.
Задача состоит в том, чтобы «правильно» подступиться к решению
задачи, для чего и разработаны методы активизации мышления. В этой книге
мы не будем апеллировать к опыту, связанному с применением гипноза и
психотропных препаратов (хотя трансовые методики тоже используются для
достижения эффекта смены эмоционального контекста мыслительных
операций), а обратимся с тем методикам, которые зародились в рамках
системной теории. Перечислим наиболее распространенные методы
активизации мышления (в том числе — использования интуиции и опыта)
экспертов и лиц, принимающих решения:
методы коллективной генерации идей (мозговой атаки, судов идей и
т. п.);
метод «Дельфи»;
сценарные методы;
174
методы поэтапной структуризации задач (синтез деревьев целей и
задач, прогнозного графа и т. п.);
морфологический подход.
Даже беглый взгляд на этот список позволяет сделать вывод о
существовании связи между методами активизации мышления и методами
синтеза формальных моделей (это очевидно, поскольку названия говорят сами
за себя — многие слова выглядят очень знакомо). Действительно, результаты
применения
методов
активизации
мышления
используются
на
соответствующих этапах и уровнях процесса формализации.
Рассмотрим класс методов коллективной генерации идей. Первым
представителем этого класса является метод мозговой атаки. Этот метод
сформировался в начале 1950-х годов в ходе разработки перспективных
программ вооружений и космической техники, проводившихся корпорацией
RAND по заказу правительства США. Данный метод зарекомендовал себя
настолько хорошо, что на некоторое время был принят в качестве основного
метода выдвижения новых идей при синтезе решений сложных
межрубрикативных проблем, перспективных планов и прогнозов. В основе
метода лежит предположение, что при генерации идей в непринужденной
обстановке стимулируется творческая активность, и что среди множества
предложенных идей, хотя бы одна, да содержит рациональное зерно. После
этапа бурной генерации идей специалисты в спокойной обстановке
анализировали выдвинутые варианты решения проблем, невзирая на уровень
специальной подготовки лиц их предложивших (хотя состав участников
мозговой атаки, безусловно, тщательно подбирается). Существуют несколько
разновидностей этого метода: прямая мозговая атака, конференция или
«ярмарка идей», обмен мнениями и другие. Основной задачей, ставящейся
перед участниками мозговой атаки, является задача генерации максимально
возможного количества идей вне зависимости от степени их конструктивности
(вплоть до абсурда). Для создания особой атмосферы могут использоваться
различные методы стимулирования (в том числе начисление баллов и иные).
Вплоть до того, что для повышения творческой активности мужчин-участников
мозговых атак в экспертную группу включались привлекательные женщины.
Принято различать прямую мозговую атаку (непосредственно
генерацию идей без обсуждения), обмен мнениями (при этом стороны
поочередно высказывают свои взгляды на метод решения проблемы — часто
это приводит к выдвижению корпоративных стратегий), суды идей (эксперты
разбиваются на две группы — одна осуществляет прямую мозговую атаку,
генерируя идеи, а второй группе вменяется в обязанность выступать в роли
критика, выдвигающего контраргументы, направленные на дискредитацию
предложенных решений). Часто для проведения мозговых атак используется
форма деловой игры, для чего в группу включается специалист-игротехник,
175
задачей которого является поддержание деловой атмосферы, духа здоровой
конкуренции и подавление агрессии участников обсуждения. Довольно
интересны методы, которые используются игротехниками для обеспечения
такого режима общения: часто производится формализация процесса обмена
мнениями — в обиход вводятся стандартизованные речевые обороты,
произношение которых входит в обязанность каждого участника игры при
генерации тех или иных типов высказываний. За счет этого происходит
снижение эмоционального накала, обеспечивается соблюдение установленного
этикета. Нарушение регламента может наказываться штрафами или
исключением из группы.
Например, на игротехнических модулях профессора О.С. Анисимова в
ходе дискуссий с оппонентом обязательно произносится вводная фраза:
«Правильно ли я понимаю, что …» — далее следует изложение интерпретации
точки зрения собеседника, которому адресован вопрос. Это позволяет
исключить возможность неконструктивной критики, вызванной неправильным
истолкованием высказываний оппонента.
Однако, вскоре обнаружился общий недостаток методов типа мозговой
атаки — конформизм и пристрастность суждений, возникающий в условиях,
когда социальный (и должностной) статус участников атаки неодинаков. Это
явление с одинаковой силой проявлялось как в коллективах ученых, так и в
среде политиков, военных, специалистов в области управления производством
и финансами.
Наиболее очевидным вариантом преодоления этого недостатка явилось
решение о разработке анонимных методов опроса мнений специалистов.
Подобные методы возникли в 1960-е годы и получили название методов типа
Дельфи. Базовый метод Дельфи представляет собой вариант многоэтапного
проведения мозговой атаки, в ходе которой обеспечивается анонимность
экспертов, для чего их мнения представляются в виде документов, авторство
которых известно только организатору или модератору сессии. Модератор
сессий рассылает материалы, полученные в ходе предыдущего тура опроса,
остальным членам экспертной группы, предлагая каждому из них произвести
ранжирование полученных вариантов по значимости. После чего участники
экспертной группы направляют результаты проделанной работы модератору. В
дальнейшем, по результатам полученных откликов от членов экспертной
группы формируются оценки согласованности мнений, а также вводятся
коэффициенты, указывающие на степень продуктивности идей генерируемых
каждым
конкретным
экспертом.
Благодаря
этому
оценивалась
целесообразность участия того или иного члена экспертной группы в
дальнейшем обсуждении проблемы, а также обеспечивалась обратная связь при
синтезе решения. После чего проводились последующие туры опроса, в ходе
которых модератором задавалась основная тематика, определившаяся по
176
итогам предыдущих туров. Тогда, в 60-х годах метод Дельфи представлял
собой длительную бюрократическую процедуру, что препятствовало его
широкому распространению в практике оперативного управления, что
существенно ограничивало сферу его применения. Но, спустя годы, в
результате развития телекоммуникационных технологий применение метода
Дельфи существенно упростилось, а процедура Дельфи вошла в качестве
составляющей части в другие методы синтеза управленческих решений.
Сценарные методы представляют собой еще одну группу методов,
обычно относимую к классу методов активизации мышления. Следует
заметить, что по мере отдаления от начала этого подраздела, методы,
причисляемые к этому классу, становятся все менее похожими на методы
активизации мышления (по крайней мере, внешне). Ну, каким образом
сценарий может активизировать мыслительную деятельность?
Похоже, мы забыли ответить на один очень важный вопрос: — «Какова,
собственно, цель нашей деятельности, для чего необходимо активизировать
мыслительную деятельность?» Если этот вопрос оставить без ответа, то вроде
бы активизировать мышление и ни к чему. Но вспомним, с чего начинался этот
раздел... — Начинался он с описания состояния растерянности, возникающем
при переходе от практики к теории и обратно.
Спускаться с высот абстракции легче — изучил тезаурус, подновил в
памяти значения введенных обозначений и переменных — и вот он — ответ на
многие вопросы. А вот как взобраться на эти высоты? Как абсолютно
неструктурированную проблему превратить в нечто, похожее на модель, как
создать тот «скелет», вокруг которого позже будет выстроена теоретическая
модель?
Есть такая голливудская профессия — «писатель сценариев
— scriptwriter». Авторы сценариев — это не совсем писатели,
они не занимаются прорисовкой подробностей. Их задача —
построение сюжетной основы фильма, своеобразной
функциональной модели, к которой по ходу работы будут
прикрепляться все новые и новые подробности. Если в
основе сценария полноценная книга, то сценарий — это ее
модель, модель трансляции текста в фильм — целостную совокупность
видеоряда, текстов, музыки и всех прочих атрибутов кинематографа. Если
сценарий рождается, как самостоятельное произведение, то сценарий — это
функциональная модель некоторого фрагмента реального или вымышленного
мира, описывающая его с заданным уровнем детализации. Почему фильмы не
снимают прямо по книге? — Да потому, что книги пишутся без учета
возможностей кинематографа — где-то они слишком абстрактны, где-то
слишком конкретны, какие-то фрагменты просто не представляется возможным
177
отснять (хотя после вторжения в кинематограф компьютерной анимации
трудно представить такие фрагменты).
С той же целью (но не только) пишутся сценарные модели
действительности, чтобы создать некое описание, адаптированное для его
дальнейшего развития до уровня модели заданного уровня формализации.
Подведем итог всем этим вольным рассуждениям на тему кинематографа и не
только... Итак, сценарные модели строятся для того, чтобы:
создать основу для построения формальной модели;
зафиксировать на материальном носителе совокупность знаний о
системе или процессе;
привести описания системы или процесса к виду, допускающему его
описание с помощью формальных средств;
проанализировать существующие расхождения в субъективном
восприятии проблемной ситуации различными специалистами;
выявить максимально полный комплекс вариантов решения
проблемы и т. д.
Метод сценариев в своей основе имеет все тот же механизм письменного
опроса экспертов, перед которыми ставится задача описания процесса,
системы, каких-то особенностей ее функционирования и управления ей,
некоторой проблемы или ее аспекта, путей ее решения и т. д. На заре
возникновения метода сценариев к сценариям предъявлялось требование их
развертки во времени, однако позже это требование было признано
необязательным. В современном понимании сценарий — это имеющее низкий
уровень формализации структурированное текстовое описание некоторой
проблемы и путей ее решения, представленное в виде совокупности
пунктов (или иных блоков, отражающих структуру изложения), между
которыми установлены некие логические отношения.
На практике сценарии зачастую имеют весьма интересное оформление.
Нередко сценарии бывают представлены в виде подобия графа (см. рис. 2.5),
блок-схемы, диаграммы Гантта или иным способом.
178
Рисунок 2.5 — Сценарная модель, представленная в виде графа
Способность сценария стимулировать мыслительную деятельность
обусловлена спецификой его представления — до тех пор, пока наши суждения
не зафиксированы на материальном носителе и не приобрели наглядную
форму, судить о полноте и непротиворечивости знаний может только их
носитель, да и то — не всегда. Когда же лицо, принимающее решение, имеет
совокупность экспертных решений представленных на материальном носителе,
у него появляется возможность анализировать их логическую полноту и
непротиворечивость, отбраковывать варианты, постепенно формировать основу
решения, определять направления работы по сбору информации о конкретных
аспектах проблемы (вести работу, направленную на снижение уровня
неопределенности знаний).
Существует еще два метода (на самом деле — это целые классы
методов), которые принято относить к классу методов активизации мышления
— это методы поэтапной структуризации задач (синтез деревьев целей и задач,
прогнозного графа и т. п.) и группа морфологических методов. Однако,
несмотря на несомненную принадлежность этих методов к классу методов
активизации мышления, нам показалось более логичным рассмотреть их в
следующем подразделе вместе с методами структурирования информации.
3.2
179
МЕТОДЫ СТРУКТУРИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ
Многообразие методов структурирования информации обусловлено тем,
что способов ее представления и организации существует масса, да и
информация, сама по себе, бывает весьма различного свойства. Например,
весьма существенно то, какие средства отображения/каналы восприятия
задействуются при выводе/вводе данных, потенциально содержащих
информацию, каков исходный уровень организации этих данных, относятся ли
они к разряду числовых, текстовых, графических, видео, аудио и т. д. Очень
важную роль играют те цели, которые преследуются при выполнении
процедуры структурирования данных (информации).
Краткое отступление: ранее мы уже указывали на различие между
данными и информацией, говоря о том, что понятие «данные» связано с
представлением информации на материальных носителях, а также о том, что
данные для конкретного потребителя могут вообще не содержать информации,
поскольку информация — это те новые знания, которые приобретает
получатель данных. Здесь мы считаем нелишним напомнить об этом и, по
привычке оперируя словом «информация», будем подразумевать, что
структурируем мы все-таки данные (хотя в голове мы можем
структурировать и информацию, пытаясь мысленно систематизировать,
упорядочить имеющиеся знания).
Для начала введем классификацию целей структурирования
информации. Здесь могут быть выделены следующие классы целей:
получение качественно нового знания о системе/процессе;
установление
факта
и
локализация
неполноты
и/или
противоречивости совокупности знаний;
систематизация, упорядочение некоторой совокупности знаний;
акцентирование или выделение одного или нескольких аспектов
информации (например, временного, пространственного, функционального
и т. д.);
сокращение избыточности представления информации;
согласование представления информации с некоторой системой
обработки и интерпретации;
повышение наглядности отображения информации;
смена уровня общности/абстракции описаний.
В зависимости от класса цели меняются методы и технологии
структурирования информации. Но мы уже указывали на то, что цель — это не
единственный фактор, определяющий выбор метода структурирования
информации. По этой причине необходимо рассмотреть виды информации,
подлежащей структурированию, а также способы ее представления.
Введем классификацию видов информации по ее сущности/содержанию
и способу ее использования:
180
информация о ценностях и целях (информация целеполагания),
используемая при планировании/прогнозировании;
информация о функциях системы/процесса;
информация о структуре системы/процесса;
информация о динамике системы/процесса;
информация о состоянии системы/процесса;
информация о задачах системы/процесса.
В приведенной классификации виды информации размещены в порядке
убывания периода стабильности/актуальности. Однако два класса информации,
описывающей ценности, цели и задачи, являются относительно независимыми
от состояния, динамики, структуры и функций системы/процесса, поскольку
связаны с реализацией функции целеполагания. Впрочем, можно считать, что
решение об использовании именно такой схемы размещения этих классов
информации вполне обоснованно, поскольку позволяет решать многие
прикладные задачи.
Кроме всего прочего, следует учитывать еще и такие классификационные
признаки, как:
отношение информации к объекту:
информация, относящаяся к объекту;
информация, относящаяся к классу объектов;
информация, относящаяся к среде;
отношение информации к некоторому моменту времени:
информация, относящаяся к прошлому;
информация, относящаяся к настоящему;
информация, относящаяся к будущему;
отношение информации к классу структурной организации:
информация неструктурированная;
информация структурированная;
информация упорядоченная;
информация формализованная.
Теперь, после того как мы определились с тем, что же, собственно, нам
предстоит структурировать, можно перейти к рассмотрению методов
структуризации.
Можно ли сказать, что структуризация информации/данных — это нечто
новое или незнакомое нам? — Конечно, нет. Собственно, все те действия,
которые мы проделывали в начале этого подраздела, представляли собой одну
из множества ипостасей процесса структуризации информации. В нашем
случае мы занимались структурированием знаний — мы решали задачу
изменения уровня организации знаний, пытаясь построить компактную систему
знаний, которая могла бы выступать в качестве основы для дальнейшего
181
развития теории (американцам очень нравится слово «скелет/skeleton»,
которым они пользуются в таких случаях).
Следует признать, что у американцев язык науки гораздо более
метафоричен, нежели чем у нас, а ведь метафора, как мы указывали,
— это ступень к новому знанию. Если мы знаем, с чем можно
сравнить нечто, то вполне вероятно, что на это нечто могут быть
перенесена некоторая часть наших знаний об объекте, с которым мы
сравниваем это нечто. Наш «великий и могучий русский язык» гораздо более
академичен, а процесс словообразования достаточно сложен и не всегда
приводит к желаемому результату (закреплению нового, более «экономного»
слова). Это довольно грустно, поскольку одним из первых признаков научного
и культурного застоя является прекращение словотворчества и преобладание
процесса приращения словаря за счет иноязычных заимствований. Надо
сказать, что даже предмет национальной «гордости» россиян — русский мат —
по запасу ругательных слов, оказывается, уступает большинству языков мира.
Зато мы чаще пользуемся этими словами — запальчиво возразит «патриот»...
что ж, возможно, но это тоже аргумент не в нашу пользу.
Итак, зачем мы так старательно расклассифицировали цели
структурирования информации? Да затем, чтобы создать тот самый скелет,
который нам предстоит в дальнейшем оснастить «сухожилиями», «мышцами» и
обтянуть «кожей» — то есть дополнить более конкретными знаниями. Что ж,
скелет мы уже смастерили — пора приступать к следующему этапу.
В основе большинства процедур структурирования лежит метод
классификации.
Классификация
—
это
иерархически
организованная
система
информационных
элементов,
обозначающих объекты/процессы реального мира и упорядоченных
по
признаку
сходства/различия
классификационных
признаков,
отражающих избранные свойства объектов. Как правило, процедура
классификации
(классифицирование)
осуществляется
для
удобства
исследования некоторой предметной области (фрагмента реального мира).
Принято различать следующие виды классификации:
искусственную, осуществляемую по внешним признакам, не
выражающим сущности объектов/процессов, и служащую для
упорядочения некоторого их множества;
натуральную (естественную), осуществляемую по существенным
признакам, характеризующим внутреннюю (сущностную) общность
объектов/процессов.
Натуральная классификация является инструментом и результатом
научного исследования, поскольку выражает результаты изучения
закономерностей классифицируемых объектов/процессов. В то время как
182
искусственная классификация обладает исключительно прикладной ценностью
в рамках решения конкретной задачи. Например, спелое/неспелое яблоко —
натуральная классификация, красное/зеленое яблоко — искусственная.
От качества выполнения процедуры классификации на ранних этапах
исследований сложных систем (да и не только сложных) зависит
результативность и качество всей работы. Поэтому при
осуществлении
процедуры
классификации
необходимо
придерживаться следующих принципов:
при выполнении каждой операции разделения на классы (акт
деления) допускается применение только одного классификационного
основания;
совокупный объем полученных в результате разделения на классы
понятий должен равняться объему делимого понятия;
понятия, полученные в результате деления должны взаимно
исключать друг друга;
деление должно быть последовательным.
Классификации делятся на следующие виды:
простые (одноуровневые), например — дихотомия, когда одно
понятие верхнего уровня (А) делится на два таких (В и С), что для них
выполняются условия А = В + С и В = не С (С = не В);
сложные (многомерные) обычно, представляемые в виде таблиц
сложной организации, где строкам и столбцам соответствуют различные
классификационные признаки, например — периодическая таблица
химических элементов Д.И. Менделеева;
иерархическая (древовидная), едва ли нуждающаяся в примерах и
пояснениях.
Метод классификации в том или ином виде используется при решении
самых разнообразных задач, связанных со структурированием информации.
Неорганизованные информационные элементы подвергаются процедурам
группирования, связывания, обобщения, в результате чего структура или
проявляется (при натуральной классификации), или образуется (при
искусственной классификации). В книге В.Ф. Турчина «Феномен науки:
Кибернетический подход к эволюции»71 момент смены уровня организации
системы именуется метасистемным переходом (возникновения системы
более высокого уровня иерархии), который и рассматривается как
эволюционный процесс. Соответственно, процессы синтеза новой
классификации и структурирования информации можно рассматривать,
как процесс эволюции знаний. Это не означает, что в результате выполнения
Турчин В.Ф. Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции. Изд. 2-е —
М.: ЭТС. — 2000. — 368 с.
71
183
процедур классификации или структурирования появляется новое знание, но
означает, что в результате выполнения этих процедур создается новая
система управления знаниями, существенно упрощающая различные
манипуляции с ними, в том числе — и поиск ранее не выявленных
закономерностей и законов.
Заметим, что процедура классификации не имеет собственной ценности и
приобретает ее только, если она способствует достижению некоторого
комплекса целей. Созданная в результате выполнения классификационной
процедуры система управления знаниями должна быть полезной — что
означает, что выбор классификационных критериев не может быть
произвольным, а должен осуществляться с учетом решаемой задачи. Они
должны отвечать целям деятельности. При этом следует различать два
вида/аспекта деятельности:
деятельность, направленную на достижение конечной (генеральной
или глобальной) цели;
деятельность, направленную на решение задач обеспечения этой
деятельности.
К последней категории может быть отнесена деятельность, направленная
на решение задач построения адекватной модели предметной области, ее
тезауруса, создания инструментальных средств, используемых для достижения
конечной цели.
При структурировании информации должна учитываться
специфика потребителя полученного информационного продукта. Иными
словами, полученный информационный продукт должен отвечать требованиям
к уровню детализации информации, способу ее представления и составу
тезауруса,
обеспечивающим
оптимальный
режим
восприятия
информационного продукта.
Ранее, при рассмотрении видов моделей и методов моделирования мы
установили, что уровень формализации представления знаний может
изменяться в пределах от неструктурированного текста, представленного на
естественном языке (ЕЯ) до структурированного текста на некотором
искусственном (формальном) языке (ИЯ). Искусственные языки могут быть
построены в базисе различных формальных систем (формальной логики,
теоретико-множественного, алгебраического формального аппарата и иных).
В зависимости от исходного уровня структурной организации
обрабатываемых данных, могут быть выделены следующие классы
задач (классы задач по уровню структурной организации
информации на входе/выходе):
1. Задачи преобразования неструктурированного ЕЯ-текста в ЕЯ-текст с
разбиением на рубрики;
184
2. Задачи преобразования ЕЯ-текста с разбиением на рубрики в
структурированный ЕЯ текст с элементами логического формализма;
3. Задачи преобразования структурированного ЕЯ текста с элементами
логического формализма в символьную модель, использующую формализм
теории графов с ЕЯ-маркировкой вершин (узлов) и связей (дуг);
4. Задачи преобразования символьной модели, использующей формализм
теории графов с ЕЯ-маркировкой вершин (узлов) и связей (дуг), в
символьную модель, использующую формализм теории графов с ИЯмаркировкой вершин (узлов) и связей (дуг);
5. Задачи преобразования символьной модели, использующей формализм
теории графов с ИЯ-маркировкой вершин (узлов) и связей (дуг), в строгую
символьную ИЯ-модель.
В принципе, уже после решения задачи второго типа, может
осуществляться переход от ЕЯ-представлений к некоторой промежуточной
системе обозначений (имен), как это делается при разработке программ. Однако
такой переход имеет смысл только при условии, что уже произведена
декомпозиция на элементарные термины, выражающие свойства и функции
объектов, с тем, чтобы в дальнейшем для них не потребовалось осуществлять
процедуру восстановления ЕЯ-представления. Если это условие выполняется,
то становится возможен даже автоматизированный переход от
промежуточной системы имен к ИЯ-представлению (при условии
существования тезауруса соответствующего уровня). В общем же случае,
операция детальной декомпозиции осуществляется лишь при решении задачи
четвертого типа. Впрочем, жесткий стандарт здесь установить трудно, да и не
может он быть жестким, поскольку специфику алгоритма структуризации
определяют цели деятельности.
Более того, в случае, когда достигнутая степень формализации не
удовлетворяет требованиям, предъявляемым спецификой деятельности,
полученное формальное описание может быть повторно подвергнута
процедурам, которые ранее осуществлялись в отношении представления иного
типа.
Заметим, что структурированию может подвергаться и
информация, представленная в нетекстовом виде, однако и здесь
могут быть выделены задачи, по своему содержанию
равносильные перечисленным.
Например, рассматривая в качестве исходного массива данных массив
графических
изображений
различных
фрагментов
некоторого
объекта/процесса, относящихся к разным моментам времени и полученных с
разных ракурсов, можно решить задачу структурирования, воспользовавшись
185
теми же этапами/задачами. Для чего можно воспользоваться одной из двух
стратегий:
осуществить предварительную трансляцию в текстовую форму
(составление подробных описаний изображений на ЕЯ с указанием
пространственных и временных отношений между описываемыми
объектами), после чего воспользоваться ранее описанными процедурами;
интерпретировать изображение, как разновидность текста, с
применением
альтернативной
знаковой
системы,
позволяющей
осуществить процесс структуризации в другой знаковой системе.
В качестве теоретического основания для применения такого подхода
выступает семиотика, интерпретирующая любой способ представления
информации как разновидность текста, представленного средствами некоторой
знаковой системы. Для графического представления информации разработан
ряд методов, позволяющих перейти от обычного цветного тонального
изображения к контурным и иным представлениям, упрощающим процедуры
распознавания и трансляции к иным знаковым системам. Однако, поскольку
графические модели, получаемые методом последовательной фиксации
состояния
объектов
реального
мира,
способны
отражать
лишь
пространственно-временные и атрибутивные характеристики наблюдаемых
объектов/процессов, постольку извлечение из них системы причинноследственных отношений становится возможным только с привлечением
внешней (чаще всего — экспертной) модели интерпретации.
Наиболее распространенным путем решения задач структуризации
информации является привлечение эксперта-аналитика. В этом случае на него
ложится вся нагрузка по преобразованию исходного текста: от поиска связных
фрагментов до выявления системы логических, пространственных, временных
отношений и дальнейших процедур синтеза формальной модели. Хотя в
последнее время, благодаря развитию семиотики, лингвистики, теории
искусственных языков, теории систем искусственного интеллекта,
нейрокибернетики и ряда других научных дисциплин, в эту отрасль стали все
чаще вторгаться технологии если не автоматического, то автоматизированного
анализа и структурирования информации. Среди такого рода технологий можно
выделить
системы
автоматизированного
реферирования
текста,
предназначенные для извлечения фрагментов текста, наиболее ярко
выражающих сущность текста или его основные положения. Как правило72, эта
операция осуществляется за счет применения статистических закономерностей,
Впрочем, рассматриваются и иные подходы, например, грамматический и
логико-семантический подходы, привлекающие к процессу реферирования и
структурирования текста присутствующие в нем метаязыковые (логические)
термины, которые служат для связывания его семантических компонентов.
72
186
открытых Дж. Зипфом (George Kingsley Zipf) и получивших название принципа
экономии усилий в лингвистике или закона Зипфа (или, более общей
формулировке, закона Зипфа-Мандельброта).
В зависимости от реализации статистические критерии могут
применяться к тексту на раннем этапе (до грамматико-логической обработки
текста), а могут и на завершающей стадии (после предварительной обработки,
согласования словоформ и т. п.). Однако, в настоящее время без поддержки
интерактивного режима (диалога с экспертом) качество реферирования
достаточно низко и не всегда удовлетворяет потребителя. Вне зависимости от
спектра технологий, используемых при анализе словоформ (формальные ли
грамматики, нейросетевые ли технологии), результаты семантической
обработки пока далеки от тех, которые в состоянии обеспечить эксперт, что
отчасти объясняется тем, что любая из созданных на сегодня баз знаний, в
известном смысле, наивнее ребенка. Причиной такой «наивности» является то,
что механизмы обучения подобных систем и способы организации знаний в
них несовершенны, а количество каналов приобретения знаний слишком мало.
Существуют прототипы самообучающихся интеллектуальных систем, но до
уровня интеллекта разумных существ эти системы пока не могут дорасти.
Однако оставим подробное рассмотрение этих вопросов специалистам в
области теории систем искусственного интеллекта. Заметим лишь, что работы
в области теории систем искусственного интеллекта действительно
заслуживают того, чтобы с ними ознакомились люди, занятые в «сфере
информационного производства». Чрезвычайно интересны эти работы хотя
бы потому, что представляют собой попытки осмыслить то, каким образом
человек осуществляет свою мыслительную деятельность, алгоритмизировать и
упорядочить ее, что крайне важно и для эксперта-аналитика. Кроме того,
нелишне хотя бы в общих чертах представлять, каким образом работает твой
инструмент, каковы его параметры и особенности функционирования. Так,
например, ряд направлений современной психологии выросли не из
классической психологии, а из гибрида теории искусственного интеллекта,
классической психологии и философской теории познания. И столь необычное
происхождение этих психологических теорий, отнюдь, не мешает специалистам
в этой области успешно решать задачи именно психологического плана.
Методы
первичного
структурирования
информации
широко
используются при синтезе баз данных и подробно рассматриваются в
разнообразных изданиях по информатике, в частности — тех, которые
посвящены вопросам проектирования и разработки баз данных различного
назначения73. В наиболее популярном и, в то же время, профессиональном
73
с.
Мейер Д. Теория реляционных баз данных: Пер. с англ. — М.: Мир, 1987. — 608
187
изложении эти проблемы рассматриваются в книге американского автора
Дэвида Васкевича74, написанной именно для тех людей, которые руководят
деятельностью или формулируют задачи перед специалистами в области
разработки программного обеспечения, но не обязаны вникать в
технологические подробности процесса разработки. В частности, в книге
Васкевича описываются различные способы организации и структурирования
данных, виды отношений между ними, приведены наглядные примеры, что
позволяет руководителю по ее прочтении квалифицированно руководить
коллективом разработчиков и грамотно организовать технологический процесс.
Но подчеркнем еще раз: для нас в этой книге содержится информация,
связанная именно с проблемой структурирования информации.
Нет ничего удивительного в том, что мы обращаемся к базам данных для
того, чтобы проиллюстрировать процессы структурирования информации.
Базы данных — это тоже модели, описывающие те или иные аспекты
существования системы/процесса, поэтому при их создании и проектировании
так же применяются методы структурирования информации, отличающиеся от
прочих методов лишь тем, что структурирование осуществляется уже с учетом
ограничений, налагаемых технологической платформой. В общем случае при
структурировании информации такие ограничения не всегда принимаются в
расчет.
Так или иначе, но полученный массив описаний предметной области или
проблемы на начальном этапе структурирования информации должен быть
приведен к виду, упрощающему его дальнейшую обработку. Если сведения
получены в результате проведения информационно-поисковых процедур
(например, в различного рода средствах массовой информации — от печатной
прессы до сети Интернет), полученный исходный массив, как правило, не
структурирован и разноформатен. В этом случае перед аналитиком встает
задача первичного структурирования массива сообщений в ее наиболее
сложном варианте (здесь требуется выделение из сообщений информации,
релевантной задачам исследования, ее компоновка и т. п.).
Однако если речь идет о сборе информации методом опроса экспертов,
первичное структурирование информации может быть проведено уже на
предшествующем этапе за счет разработки системы опросников, анкет и иных
средств упорядочивания информации. Стратегия опроса экспертов (в том числе
— проведения мозговых атак или деловых игр) может быть организована таким
образом, чтобы ввести экспертов в ситуацию, управляющую процессом
Информатика: Учебник / Под ред. проф. Н.В.Макаровой. — М.: Финансы и
статистика, 1997. — 768 с.
74
Васкевич Д. Стратегии клиент/сервер. Руководство по выживанию для
специалистов по реорганизации бизнеса. — К.: Диалектика, 1996. — 384 с.
188
высказывания суждений в той последовательности, при которой информация
будет изначально структурирована некоторым образом, отвечающим
потребностям последующей ее формализации. В некоторых случаях экспертам
могут быть предъявлены на оценку заранее подготовленные варианты решения
задач, массивы исходных данных и прочие материалы, нуждающиеся в
оценивании и ранжировании с привлечением их опыта.
В одном случае (при анкетировании и управлении процедурой опроса
или стратегией игры) информация извлекается в соответствии с заранее
установленной рубрикацией. В другом случае (при оценивании вариантов)
структура организации информации не изменяется и остается в рамках заранее
установленной формы любого уровня структурной организации. В частности,
варианты, предложенные для оценивания, могут быть сформулированы на
основе исследований, предварительно проведенных на имитационных моделях,
или полученных в результате собеседования с другими группами или с той же
группой экспертов.
Для выделения логической структуры описаний, предварительно
разделенных на рубрики (относящиеся к одним и тем же группам объектов,
процессам, временным и пространственным областям) применяются различные
методы, обеспечивающие возможности:
выделения «дискретных» состояний (для текстовых описаний — это
связано с определением множества терминов, используемых для описания
некоторого, существенного для решаемой задачи, состояния);
упорядочивания их во времени (построение сценариев типа «раньше
— позже»);
причинно-следственного связывания (построение сценариев типа
«причина — следствие»);
пространственного связывания и иные.
На следующем этапе в зависимости от целей деятельности подобные
модели могут быть подвергнуты процедуре декомпозиции (детализации) или
агрегации (композиции или свертке), в результате чего формируется описание
необходимого уровня абстракции/детализации.
Дальнейшие этапы выполняются за счет введения специальных систем
именования элементов модели, приписывания им поименованных атрибутов,
описания функциональных зависимостей и так далее. Например, в качестве
функциональных зависимостей для ряда задач могут быть рассмотрены
зависимости ресурс-время-результат и иные, которые на начальных этапах
могут быть использованы для маркирования дуг графа, а впоследствии —
воплощены в программные коды имитационных моделей. Особый класс
составляют модели ситуаций, используемые для распознавания объектов, их
189
состояний, тенденций и процессов. В таких моделях может абсолютизироваться
либо
статический,
либо
динамический
аспект
существования/функционирования системы. Однако подробно рассматривать
эти процедуры мы здесь не будем, тем более, что некоторые аспекты этой
деятельности нами уже были описаны при рассмотрении соответствующих
классов моделей.
МЕТОДЫ ПОЭТАПНОЙ СТРУКТУРИЗАЦИИ
МОРФОЛОГИЧЕСКИХ МЕТОДОВ
ЗАДАЧ
И
ГРУППА
Особый класс задач структурирования информации представляют собой
задачи структурирования целей и задач в условиях, характеризующихся
различным уровнем неопределенности. Для их решения существует ряд
методов, к числу которых относятся методы поэтапной структуризации
задач и группа морфологических методов. Оба класса методов адаптированы
к применению в условиях высокой неопределенности. Но те способы, какими
решается задача устранения неопределенности, различаются коренным
образом: первая группа методов ориентирована на управление процессом
постепенного снижения неопределенности, а вторая — на решение задачи
синтеза модели за одну итерацию (но в результате может быть получен целый
массив альтернативных моделей). Характерно, что при использовании
морфологического метода уровень неопределенности может сохраниться
прежним, а исходная неопределенность будет перенесена на другой уровень
формального описания (хотя, благодаря переходу к формальному
представлению, решение задачи понижения неопределенности в некоторых
случаях удается поручить средствам автоматизации).
Однако на этом различия не кончаются. Уровень формализации
первичной модели, с которой начинается работа каждого их классов методов,
также является индивидуальным для разных групп методов. Для методов
поэтапной структуризации этот уровень может быть произвольным, а для
морфологических методов необходимо, чтобы детальная декомпозиция
предметной области уже была произведена и были сгенерированы матричные
модели специального строения. И, наконец, последнее различие: метод
поэтапной формализации — это метод поэтапного приближения к формальной
модели или этапу логически обоснованного выбора решения, а
морфологический метод — это метод синтеза альтернатив, подлежащих
анализу и оценке. То есть первая группа методов связана с процедурами
логического вывода решения, а вторая — с комбинаторным анализом,
процедурами перебора решений, в общем случае, полученных без логического
вывода.
190
Методы поэтапной структуризации задач нацелены на проведение
процедуры постепенного повышения уровня абстракции и структурной
организации описаний (моделей). Этот класс методов широко распространен
при решении задач различного типа (от синтеза формальной модели до синтеза
прогноза).
Существует
два
толкования
термина
«поэтапная
структуризация задачи». В первом случае под задачей понимается задача
синтеза модели, и внимание концентрируется на обеспечении и планировании
процесса синтеза модели и схемы проведения исследования. В другом случае
под задачей понимается некоторая цель управленческой деятельности (в этом
случае речь идет именно о процессе структурирования совокупности задач,
подлежащих решению в интересах достижения цели, то есть о цели, как
объекте формализации).
Поскольку проблему структурирования информации мы достаточно
детально рассмотрели, постольку основное внимание сконцентрируем именно
на проблеме синтеза и структуризации некоторой совокупности целей и
задач.
Особо актуальны эти методы при проведении комплексных
междисциплинарных исследований и проведении работ по синтезу планов и
прогнозов. К числу этих методов могут быть причислены методы планирования
экспериментов и иные методы, имеющие другую отраслевую специфику
(например, методы планирования пропагандистских кампаний и т. п.). Еще раз
подчеркнем: это не какие-то теоретические абстракции, а методы ведения
самых разнообразных, и, прежде всего, прикладных исследований, методы,
актуальные в самых разных отраслях деятельности человека.
Процесс поэтапной структуризации задач можно сравнить с
кропотливым процессом выращивания фруктового дерева — только в
нашем случае дерево вырастает необычное — дерево целей и задач.
Это дерево растет кроной вниз — корень (глобальная цель)
размещается вверху, а ветви, отображающие различные связи с подчиненными
задачами, функциями и т. д., растут вниз.
Действительно, процесс этот весьма сложен и состоит из многих этапов,
из которых первым и наиважнейшим является выбор корректной
формулировки глобальной цели. Впрочем, и все дальнейшие процедуры,
связанные с построением дерева целей не менее ответственны, но глобальная
цель задает направление всей дальнейшей деятельности, а значит, ее выбор и
ясность формулировки определяют успех не только процедуры синтеза дерева
целей и задач, но и всей последующей деятельности.
Перечислим наиболее существенные требования, предъявляемые к
получаемой в результате работы древовидной иерархической модели.
К числу этих требований относятся:
191
полнота и достаточность для описания основных критериев принятия
решения;
компактность (минимальный уровень декомпозиции при заданной
полноте);
конкретная цель, функция, задача или объект, расположенные в узлах
модели, должна появляться в дереве только один раз;
лицо, принимающее решение, должно быть в состоянии представлять
и анализировать отдельные ветви дерева независимо.
Причины, по которым выдвинуты такие требования, очевидны: наличие
дублирования модельных элементов препятствует однозначной интерпретации
и способно привести к некорректному установлению количества потребных
ресурсов и иным нежелательным последствиям. По своей идеологии модели
типа деревьев целей и задач наследуют свойства классификаций,
стратифицированных моделей и моделей иерархических систем.
Существует несколько подходов к построению дерева целей и задач или,
как его часто называют в отечественной литературе, прогнозного графа. Одна
часть подходов рассчитана на краткосрочную перспективу, то есть,
разработчики исходят из предположения, что за период реализации замысла
окружающая обстановка не претерпит существенных изменений, либо эти
изменения не затронут основных тенденций развития обстановки. Другая
часть адаптирована к решению задач стратегического планирования, для
которого интервал времени реализации замыслов существенно превышает
интервал сохранения стабильной обстановки, а сохранение тенденций
изменения обстановки не может быть гарантировано.
Кроме того, многое зависит от «направления» конструирования
дерева (оно может строиться сверху вниз, снизу вверх, существует также
и метод встречного проектирования). В первом случае от глобальной цели
вниз начинает последовательно развертываться древовидная структура, в
которой с переходом от уровня к уровню поэтапно снижается
неопределенность функционального, операционного и иных видов, в результате
чего на самом нижнем уровне могут быть сформулированы конкретные
требования к составу и количеству ресурсов, инструментальных средств и
методик. Во втором случае речь идет о том, что состав ресурсов,
инструментальных средств и методик не подлежит коррекции, а дерево
выстраивается снизу вверх с соблюдением введенных в качестве критериев
приемлемости решений базовых ценностей. Для второго подхода характерно,
что цель существует как некий идеал, а структура подзадач, задач и функций, а
также методы их решения примерно установлены и могут претерпевать
изменения в некоторых, достаточно жестко заданных, рамках. Строгие
количественные критерии на начальном этапе, как правило, не заданы: числа
появляются как результат постепенного подъема по иерархии, а наибольшая
неопределенность существует именно на верхнем уровне (как оценка степени
192
близости к поставленной цели). Такой подход был характерен для
осуществления планирования в СССР — он однозначно «экологичнее»
рыночного и исключает кризисы перепроизводства, но мало способствует
совершенствованию системы (она просто настраивается). Метод встречного
проектирования пригоден для решения задач, связанных с разрешением
ситуаций, вызванных изменением внешней ситуации, когда реконструкции
(реинжинирингу) подлежит средний слой иерархии (то, что в народе принято
называть «сведением концов с концами»).
Остановимся на подходе к построению дерева целей и задач,
рассчитанных на краткосрочную перспективу. В этом случае условия
полагаются известными, в результате чего глобальная цель подлежит
декомпозиции на совокупность функций, задач и подзадач без учета
многообразия вариантов обстановки, в которой они будут решаться. Для
оценивания того, решена ли та или иная задача (подзадача) определяется
перечень свойств, которыми должны обладать те материальные объекты,
посредством которых может быть получено решение задачи, а также вводятся
мера качества решения задачи (например, стоимостная эффективность) и
функция оценивания (вычисления меры качества). Далее определяются
потребности в ресурсах, инструментальных средствах и методиках,
обеспечивающих решение поставленных задач. В условиях действия системы
ограничений и на случай непредвиденного перерасхода ресурсов в подобную
модель вводятся весовые коэффициенты, отражающие систему приоритетов и
соответствующие системе ценностей субъекта целеполагания.
В случае, когда синтезируется дерево целей и задач на период,
превышающий период параметрической, структурной и функциональной
стабильности системы, прибегают к приемам стратегического планирования.
Отличием такого подхода является то, что этапу синтеза дерева целей и задач
предшествует этап построения пространства альтернатив — то есть,
пространства в котором некоторая группа избранных параметров образует
«систему координат», определяющую топологию системы, функции и
состояние ее элементов в некоторый момент времени. Достоинством такого
подхода является то, что в такой системе координат могут быть выбраны
экстремальные точки, в которые система может перейти в случае развития тех
или иных тенденций — для таких точек с необходимой степенью детализации
прописываются параметры системы, обеспечивающие разработчиков модели
достаточной для синтеза дерева целей и задач информацией. Для каждой из
точек (альтернативных миров) выстраивается адекватная конфигурация дерева
(по схеме, аналогичной той, которая используется при синтезе дерева целей и
задач, рассчитанных на краткосрочную перспективу). После этого
предпринимается попытка сведения полученных деревьев к единой
конфигурации, для каждого из узлов и операций оцениваются риски, как
193
вероятность скатывания к негативным сценариям развития ситуации, а также
назначаются веса элементов дерева, отражающие степень их важности для
достижения поставленной глобальной цели.
Рисунок 2.6 — Фрагмент реального дерева целей и задач с весами,
проставленными в результате экспертного опроса75.
На рис. 2.6 приведен фрагмент дерева целей и задач, на котором
проставлены веса относительной важности достижения целей. Заметим, что
сумма весов целей одного уровня иерархии равна 1 (в случаях же, когда веса
выставляются в процентной мере, сумма будет равна 100 %). В нашем примере,
где числа представлены в виде десятичных дробей, очевидна вероятностная
природа оценок. Веса могут быть как вычислены аналитически, так и получены
в ходе экспертного опроса.
Фрагмент иллюстрации, приведенной в источнике: Jackson J.A., Jones B.L.,
Lehmkuhl L.J. 2025 Operational Analysis. — Maxwell AFB, Ala.: Air University, 1996.
(2025 Operational Analysis Technical Report)
75
194
Чаще всего на этапе расстановки весовых коэффициентов прибегают к
методам экспертной оценки, в том числе — с применением метода Дельфи.
Заметим, что изначально метод Дельфи применялся именно для определения
приоритетов, то есть, для расстановки весовых коэффициентов. Причем такой
подход в равной степени применим как в отношении краткосрочных задач, так
и в отношении задач перспективного планирования.
При синтезе дерева целей и задач методом встречного проектирования
процедура состоит в согласовании верхнего и нижнего уровней иерархии
целей, для чего рассматриваются варианты согласования целей и задач,
перераспределения ресурсов и инструментов между субъектами деятельности.
Этот подход представляет собой, пожалуй, наиболее интересный вариант
решения проблем в сфере, связанной с решением социальных проблем,
организацией коллективной деятельности в интересах достижения
корпоративной цели. Здесь целесообразно рассматривать различные подходы к
социализации целей (их доведения до прочих субъектов деятельности),
созданию коалиций, выделению корпоративного ресурса, созданию
организационного ресурса и иные аспекты управленческой деятельности.
Кроме того, эти методы могут использоваться и в сфере проектирования
сложных технических комплексов, информационных систем и иных систем
искусственного происхождения.
Основной задачей такой деятельности является гармонизация
отношений, повышение эффективности процессов потребления ресурсов,
оптимизация информационных процессов и материально-преобразовательной
деятельности в целом. При использовании этих методов основными объектами
исследования являются цели и мотивы деятельности отдельных субъектов, их
групп и объединений, а также ресурсы, связанные с ними. Отраслью
применения метода встречного проектирования являются управление
социальными, организационно-техническими, экономическими и иными
системами, включающими в себя элементы, наделенные способностью к
целеполаганию.
Все перечисленные методы чрезвычайно интересны, однако их
подробное рассмотрение в рамках этого раздела не представляется возможным.
Тем не менее, к этой проблеме в рамках нашего повествования мы еще
вернемся.
Морфологические методы представляют собой особый класс методов
решения сложных проблем в условиях высокой неопределенности. Даже те
вводные замечания, которые мы дали, характеризуя эту группу методов,
говорят об их специфичности.
Сразу оговоримся, что морфологический анализ, который мы упоминали
в подразделе, посвященном теоретическим основам системного анализа, не
имеет почти ничего общего с тем, что нам предстоит рассматривать здесь.
195
Когда мы говорили о морфологическом анализе, то речь шла о возможности
выведения многих свойств системы из ее структуры и возможности обратной
процедуры, понимая под структурой системы описание системы отношений
между элементами, выполняющими сходные функции, системы управления
ими — то есть, осуществляли агрегацию или декомпозицию с тем, чтобы
вывести из полученной модели свойства системы. На уровне определения
отделить морфологический анализ от морфологических методов сложно,
поскольку в основе лежат методы исследования структуры и топологии, но
различие в другом — в уровне неопределенности и способе ее проявления.
В случае морфологического анализа типовые вопросы к аналитикам
звучат так:
1. «Ребята, вот, смотрите какую штуку я вам приволок! Интересно, что там
внутри? Но только, чур, не разбирать — у меня одна такая!»
2. «Тут нашим удалось вот такую схему добыть... Мне сказали, что вы с
похожими уже работали. Что бы это могло быть?»
1.
2.
В случае же с морфологическими методами вопросы иные:
«На месте аварии этой штуки мы обнаружили вот такие обломки...
Соберете что-нибудь, способное передвигаться под водой, по воде,
над водой и по земле — озолочу!»
«Председатель сказал, чтоб к завтрему была косилка. Я тут приволок,
что в гараже валялось... Сможете?»
Как видим, морфологические методы — это совсем иное: с их
применением решается задача синтеза системы с заданными свойствами, но
обладающей неизвестной структурой и/или составом. В качестве элементов
такой системы могут выступать объекты различной природы: от материальных
объектов различной сложности до идеальных (модельных) объектов типа
сценариев, целей и задач.
Сущность
морфологических
методов
—
в
использовании
комбинаторного анализа для синтеза сложных систем с заданными свойствами
в условиях существования ограничений (объективных и/или субъективных) на
сочетаемость элементов, входящих в некоторое базовое множество. В
классической форме метод был предложен швейцарским астрономом
Ф. Цвикки и состоял в реализации следующей совокупности этапов:
1.
Описание желаемых функциональных свойств системы;
2.
Составление исчерпывающего перечня основных функций системы;
3.
Составление перечня альтернативных способов реализации каждой
функции;
196
4.
Генерирование множества возможных вариантов реализации
системы, каждый из которых представляет собой цепочку, включающую по
одному способу реализации каждой из перечисленных функций;
5.
Оценивание рисков и эффективности вариантов;
6.
Выбор предпочтительного варианта.
После того, как перечень основных функций составлен, для синтеза
вариантов их реализации составляется морфологическая таблица, содержащая
перечень альтернативных способов реализации каждой функции. Далее
наступает очередь проблемы в целом, для которой также выстраивается
морфологическая таблица.
В чем смысл морфологической таблицы? Смысл в том, что данная
таблица в наглядной форме отображает все возможные варианты решения
проблемы, для чего в каждой строке помещается вариант решения проблемы,
хотя бы в одной из деталей реализации отличающийся от прочих, а в столбцах
же содержится полное множество вариантов реализации каждой из функций.
Это похоже на полный перечень комбинаций, набор которых возможен на
дисковом кодовом замке, с тем лишь отличием, что количество щелчковвариантов для каждого колесика может быть своим.
Общее число теоретически возможных вариантов в этом случае равно
произведению числа способов реализации отдельных функций, что уже при
сравнительно небольшом количестве функций и вариантов их реализации
может приводить к «комбинаторному взрыву» (операция умножения коварна
— вариантов может быть получено столько, что их анализ в рамках имеющихся
временных ограничений не представится возможным). Во избежание этого в
алгоритмах анализа предусматривается возможность введения ограничений на
использование запрещенных (непродуктивных) комбинаций элементов.
В принципе, уровень детализации описаний определяется спецификой
проблемы: в одних случаях функции подвергаются дальнейшему дроблению на
элементарные операции, характеризующиеся набором вариантов их
реализации, в других — довольствуются меньшей степенью детализации. То
есть, метод может оперировать с описаниями различной степени «прорисовки»
деталей, но при этом следует помнить о проблеме размерности.
Позже
Ф. Цвикки
существенно
расширил
арсенал
методов
морфологического анализа, дополнив его следующими методами:
- методом систематического покрытия поля;
- методом отрицания и конструирования;
- методом морфологического ящика;
- методом экстремальных ситуаций;
- методом сопоставления совершенного с дефектным;
- методом обобщения.
Каждый из методов имеет свою область применения, однако в их основе
— все те же процедуры, обеспечивающие максимально полное привлечение
197
знаний о системе для синтеза нового знания путем структурирования и
упорядочения имеющихся. Весьма широко применяется метод отрицания и
конструирования, позволяющий, в том числе, проверить полноту заполнения
морфологической таблицы (ящика) на предмет наличия в ней как утверждения,
так и его отрицания (в противном случае таблица не полна, хотя это и не всегда
необходимо). Метод отрицания и конструирования исходит из предположения,
что не все ограничения, используемые в некоторой предметной области,
являются универсальными или обоснованными.
Морфологические методы получили широкое распространение в области
изобретательской и рационализаторской деятельности и легли в основу ТРИЗ
(теории рационализаторской и изобретательской деятельности) и АРИЗ (теории
алгоритмизации рационализаторской и изобретательской деятельности). А
подходы последних были распространены на многие отрасли, связанные с
творческой деятельностью.
3.3
МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ЧИСЛОВЫХ ДАННЫХ
Методы обработки и анализа числовых данных представлены большим
многообразием и включают в себя как классические методы элементарной
математики
(методы
приближенных
вычислений,
комбинаторики,
алгебраические методы и др.), так и методы, оформившиеся в результате
развития отрасли системно-кибернетических исследований. Следует сразу
оговориться, что по предмету анализа (тому, что стоит за числами) эти методы
различаются существенно, а вот, что касается формального аппарата, то в
целом он универсален для всей математики. Речь не идет о том, что авторы не
видят различий между формализмом методов дифференциального исчисления
и методов комбинаторики. Речь идет о другом — о том, что ни один из методов
обработки числовых данных при анализе сложных систем не является
самодостаточным.
Семантическая компонента формальной системы, используемой для
представления данных, полученных в результате процедур принципиально
различного типа, обычно остается вне поля зрения аналитика вплоть до
завершения цикла аналитической обработки, когда привлекается модель
интерпретации результатов. Но, в то же время, именно семантическая
компонента определяет саму схему обработки данных (содержание
метода).
В рамках рассмотрения методов обработки и анализа числовых данных
мы не будем рассматривать математические процедуры и операции,
традиционно используемые для обработки результатов инструментальных
измерений. Наше внимание будет сосредоточено на проблемах обработки
численных данных, полученных в результате проведения опроса экспертов,
поскольку этот класс данных отличается отсутствием возможности
198
аналитическим путем оценить точность полученных данных. В числе таких
методов следует выделить два класса:
методы экспертных оценок;
метод решающих матриц.
Методы экспертных оценок представляют собой еще одну
разновидность способов привлечения опыта и знаний экспертов для решения
задач управления и анализа сложных систем. Метод экспертных оценок
представлен множеством модификаций, и, по мнению некоторых авторов,
является более широким классом, нежели такие классы методов, как мозговые
атаки, методы типа Дельфи и иные, основанные на опросе мнений экспертов.
Но авторы этой книги считают иначе — не стоит смешивать различные виды
классификаций: классификацию по способу активизации мышления,
классификацию по источнику знаний и классификацию по способу обработки
полученных данных.
По причине такого смешения и возникла путаница — методы экспертных
оценок по источнику знаний равноценны методам коллективной генерации
идей, методам типа Дельфи и методам опроса экспертов, по способу обработки
— включает перечисленные методы, а к классу методов активизации
мышления вообще никак не относится. Заметим, что в данном случае мы
сосредоточим внимание на способе обработки данных, полученных в ходе
экспертных опросов, на методах анализа экспертных оценок.
Рассматривая возможность использования экспертных оценок, обычно
исходят из того, что неизвестная характеристика исследуемого явления может
трактоваться как случайная величина, знаниями о законе распределения
которой располагает специалист-эксперт. Также предполагается, что эксперт в
силах оценить достоверность и значимость того или иного события,
происходящего в системе. То есть, применительно к группе экспертов,
считается, что истинное значение исследуемой характеристики находится
внутри диапазона экспертных оценок, полученных от группы, и что в
результате обобщения мнений экспертов может быть получена достоверная
оценка.
Однако это не всегда так, поскольку все зависит от первоначального
объема знаний о системе и степени изученности проблемы. Если знания
экспертов в данной предметной области достаточно обширны, для того, чтобы
полагать группу экспертов «хорошим измерителем», тогда, действительно,
предположение об адекватности коллективной оценки небеспочвенно. Но если
такой уверенности нет, многие приемы обработки данных экспертных опросов
оказываются не только неэффективны, но и вредны. Организатор опроса
должен сознавать, в какой из перечисленных ситуаций он пребывает. В
зависимости от этого, внимание может концентрироваться на «случайных
199
выбросах», как элементе нового знания, которое стоит рассматривать, как
вероятно плодотворный подход (коль скоро общепринятые теории не дают
желаемого результата).
Надо сказать, что должность эксперта не является экзотической для
государственного устройства России. Так, мало кто из опрошенных
нами сотрудников информационно-аналитических подразделений
смог расшифровать хорошо известное по школьному курсу русской
литературы словосочетание «коллежский асессор». Каково же было
их удивление, когда они узнали, что на самом деле оно соответствует
современной должности «эксперт коллегии», «научный консультант»!
Обычно, когда речь идет о применении экспертных оценок,
рассматривается целый комплекс проблем, так или иначе связанных с этой
процедурой, при этом рассматривают:
1.
Процедуры формирования экспертных групп (это и требования к
квалификации экспертов, их психологическим характеристикам, размерам
групп, и вопросы тренировки экспертов);
2.
Формы проведения экспертного опроса (способы проведения
анкетирования, интервьюирования, смешанные формы) и методики
организации опроса (создание психологической мотивации, методики
анкетирования, применения методов активизации мышления);
3.
Подходы к оцениванию результатов (ранжирование, нормирование,
различные виды упорядочения, включая методы предпочтений, попарных
сравнений и др.) и методы обработки экспертных оценок;
4.
Способы определения согласованности мнений экспертов,
достоверности экспертных оценок (например, статистические методы
оценки дисперсии, оценки вероятности для заданного диапазона изменений
оценок, оценки ранговой корреляции, коэффициента конкордации и иные);
5.
Методы повышения согласованности оценок путем применения
соответствующих способов обработки результатов экспертного опроса.
Пункты 1 и 2 данного перечня отчасти рассмотрены в подразделе,
посвященном методам активизации мышления, и в большей степени относятся
к проблемам организационного плана. Здесь же наш интерес будет
сосредоточен на проблемах, перечисленных в пунктах 3-5.
Существенный интерес с точки зрения механизмов обработки
экспертных оценок представляет проблема выбора вида шкал, используемых в
ходе опроса. Выделяются следующие классы шкал:
шкалы равномерные и неравномерные;
шкалы абсолютные и нормированные;
шкалы дискретные и непрерывные;
шкалы одноуровневые и иерархические;
шкалы измерений и отношений;
шкалы одномерные и многомерные.
200
Равномерные шкалы представляют собой такой вид шкал, для которых
расстояние (модуль метрики) между любой парой ближайших терминов
является постоянным, это условие должно выполняться и для
пространственной интерпретации шкалы.
Неравномерные шкалы представляют собой такой вид шкал, для
которых либо геометрическое расстояние, либо расстояние измеренное в
пространстве признаков (модуль метрики) между соседними двумя терминами
не является постоянным в рамках шкалы. Используются тогда, когда некий
интервал значений представляет особый интерес для исследователя, для чего
число терминов в этом интервале увеличивается, либо производится смена
масштаба отображения (что редко обходится без введения новых терминов или
их квантификаторов).
Абсолютные шкалы — это шкалы, на которых в качестве терминов
выступают конкретные значения абсолютных величин. Чаще всего такие
шкалы используются при отображении результатов, полученных на выборках
равного объема, либо для протоколирования оценок экспертов.
Нормированные шкалы — это шкалы, на которых расстояние между
соседними терминами измеряется в долях или кратно (в разах) некоторой
величине, то есть, эти шкалы выражаются в относительных единицах. В
качестве «нормы» может быть взят объем конкретной выборки (при
сопоставлении частотно-рангового распределения выборок разного объема),
максимальное значение некоторой величины и иные величины, относительно
которых могут выполняться операции сравнения. Например, в качестве
величины, относительно которой может быть нормирована некая шкала, иногда
рассматривают и значение наименьшей величины — в этом случае расстояние
между терминами этой шкалы будет по модулю равно этой величине.
Применение дискретных шкал основано на установлении соответствия
между некоторым фиксированным множеством терминов-оценок и
совокупностью численных показателей, подлежащих дальнейшей обработке.
Такой подход позволяет сократить разброс характеристик к необходимому
уровню разнообразия и стандартизировать тезаурус. Существует ряд
ограничений на мощность множества терминов, связанных с тем, что
чрезмерное разрастание этого множества ухудшает восприятие шкалы из-за
усложнения процедуры различения смежных терминов экспертом. В ряде
случаев это может привести к снижению темпов работы экспертов,
возникновению стрессовых ситуаций в ходе опроса, вызванных сложностью
идентификации термина с оценкой эксперта. Другой крайностью является
излишняя терминологическая бедность шкалы, приводящая к снижению
точности оценки. Разрешению этой проблемы отчасти может способствовать
использование иерархических шкал.
Непрерывные шкалы получили особое распространение в системах
анкетирования, реализованных на базе ЭВМ, однако используются и на
201
традиционных носителях. Данная разновидность шкал отличается тем, что для
оценивания используется пространственная интерпретация шкалы, в виде
некоторого непрерывного интервала, заданного двумя терминами,
используемыми для обозначения верхней и нижней границы диапазона (этот
диапазон ставится в соответствие шкале оценок заданной инструментальной
точности). Этим снимается проблема «терминологического» стресса, однако
возникает проблема точности установления экспертом пространственной
координаты, соответствующей его субъективной оценке. В случаях, когда
перед экспертом стоит задача ранжирования оценок, такой вид шкал может
оказаться менее удобен, поскольку отсутствие явной маркировки осложняет
решение задачи сравнения.
Одноуровневые или плоские (flat) шкалы предполагают размещение
всего множества терминов в рамках одного диапазона без введения элементов
иерархического упорядочения. Этот вид шкал наиболее распространен, и по
своей сути представляет собой разновидность одноуровневой классификации.
Применение такого вида шкал является оправданным при малом количестве
терминов, выражающих субъективную оценку эксперта, однако по мере роста
мощности множества терминов, точность результатов начинает снижаться. Для
непрерывных шкал одноуровневое представление является наиболее
естественным.
Иерархические
шкалы
представляют
собой
интерпретацию
иерархической классификации, в которой разделение на классы осуществляется
на основе критерия принадлежности к некоторому диапазону. Использование
иерархических шкал позволяет улучшить различимость терминов, упорядочить
их и обеспечить их согласование с тезаурусом пользователя. Попадая в тот или
иной диапазон, заданный термином (или парой терминов) более высокого
уровня в иерархической классификации, эксперт получает возможность
уточнить его на более низком (детальном) уровне. За счет использования такого
подхода компенсируются недостатки дискретных одноуровневых шкал,
снимается «терминологический» стресс и повышается инструментальная
точность измерения. В сочетании с непрерывными шкалами, как правило, не
применяются. Наиболее распространены при проведении опроса с помощью
ЭВМ.
Шкалы измерений предназначены для протоколирования субъективных
оценок экспертами некоторых величин и позволяют сформулировать мнение о
значении или диапазоне значений некоторой величины в абсолютных
терминах.
Шкалы отношений отличаются тем, что предназначены для
протоколирования субъективных оценок экспертами отношений порядка,
причинно-следственных отношений и иных. Данная разновидность шкал
оперирует относительными терминами. Наиболее распространены они при
решении задач с высокой неопределенностью.
202
Одномерные шкалы применяются в тех случаях, когда свойства
объекта/процесса достаточно полно могут быть выражены в одномерном
пространстве признаков. При этом одномерная шкала может быть как
дискретной, так и непрерывной.
Многомерные шкалы применяются, если свойства объекта/процесса не
могут быть адекватно выражены в одномерном пространстве признаков (такое,
например, бывает в случае, когда одним термином описывается некое
комплексное явление, характеризующееся большим разбросом несвязанных
между собой параметров). Нередко используются так называемые
номографические шкалы, для которых характерно выделение на шкале,
построенной в некоторой системе координат, кривых или поверхностей, для
которых выполняется некоторое условие (функциональная зависимость),
связывающее
параметры,
отложенные
по
координатным
осям.
Номографические шкалы позволяют оценить область пространства, в которой
находится некоторая группа решений задачи или, наоборот, выдвинуть
гипотезу о принадлежности априори неизвестной функциональной зависимости
некоторому классу. Для представления многомерных шкал часто используются
различные двухмерные отображения объемных тел, выступающих в качестве
метафоры многомерного пространства. Однако, в силу действия ограничений
пространственного мышления человека, в случае необходимости отображения
многомерной шкалы с количеством параметров, превышающим три, как
правило, используются связные развертки таких тел или совокупность связных
(по одному или двум параметрам) двухмерных или трехмерных шкал.
Приведенная классификация шкал позволяет осмыслить ранее введенное
понятие метрики или меры близости, поскольку использование шкал дает
возможность перейти от абстрактного к предметному мышлению, благодаря
возможности пространственной интерпретации терминов. Следует заметить,
что переход от абстрактного мышления к предметному является одним из
мощнейших инструментов активизации мышления, такие переходы на
некоторых этапах анализа обеспечивают возможность априорной верификации
гипотез (без проведения эксперимента). В явном виде представленное
пространство признаков позволяет выбрать класс метрик, пригодных для
сравнения экспертных оценок, и методов их анализа.
В зависимости от типа геометрической интерпретации пространства
могут использоваться различные методы упорядочения, сравнения, вычисления
среднего значения и так далее. Пространства признаков могут быть
векторными (с учетом направления), скалярными, неметризованными,
евклидовыми, сферическими и иными — в зависимости от выбора для
выполнения перечисленных операций используется различный математический
аппарат. Наиболее распространенными видами геометрической интерпретации
пространства признаков являются так называемые евклидовы векторные
203
пространства, в которых определены операции сложения и умножения на
действительные числа, а также операция скалярного произведения, что
позволяет вводить метрику для определения расстояний, длин векторов и
решения иных задач. Характерно, что такие системы могут быть переведены в
ортонормированный базис, что позволяет воспользоваться привычными
приемами тригонометрических вычислений.
После того, как некоторым способом (анкетирование, опрос по системе
Дельфи, мозговой штурм и т. п.) была получена совокупность экспертных
оценок по некоторой проблеме, от этапа сбора данных методом экспертных
оценок переходят к процедуре обработки и оценивания результатов. Здесь
большую роль играет то, каким образом на этапе составления анкеты или
логической схемы опроса было организовано пространство признаков,
соответствовала ли система шкал задачам, решаемым в ходе опроса,
существует ли возможность сопоставить полученные результаты и вывести по
ответам экспертов некую закономерность. Мы не случайно вновь упомянули
шкалы и пространство признаков: очевидно, что одно дело обрабатывать
величины дискретные, а другое — непрерывные, или, что решение задачи
меньшей размерности проще, чем решение задачи большой размерности, в
которой трудно выделить логически независимые блоки.
Для решения задачи обработки и анализа экспертных оценок широко
используются как общие математические и статистические методы, так и
специфические методы — такие, как:
методы ранжирования и гиперупорядочения;
методы попарных сравнений;
метод отбрасывания альтернатив;
алгоритмы отыскания медианы и иные.
Важную группу методов образуют методы математической обработки
результатов измерений76:
методы отбраковки результатов аномальных измерений;
методы оценки ошибок и погрешностей;
методы обработки неравноточных измерений;
метод наименьших квадратов;
методы корреляционного анализа.
При обработке индивидуальных экспертных оценок обычно применяется
метод согласования оценок, имеющий массу вариантов реализации,
различающихся способами, при помощи которых из индивидуальных оценок
получается обобщенная. Для этого в качестве оценки могут использоваться
усредненная вероятность, средневзвешенное значение вероятности (когда
76
Щиголев Б.М. Математическая обработка наблюдений. — М.: Наука, 1969.
204
учитываются также и веса, приписываемые оценке каждого эксперта) — вплоть
до специальных методов оценки измерения и повышения коэффициентов
согласованности (конкордации или коэффициентов непротиворечивости)
мнений экспертов. Кроме того, еще на этапе формирования экспертной группы
могут применяться методы, основанные на отборе экспертов с высоким
коэффициентом согласованности мнений.
Существенную роль в обработке числовых данных — именно к этому
типу преобразовывается большинство терминов, используемых для
обозначения точек в пространстве признаков — играют методы, основанные на
преобразовании типов шкал. К числу таких преобразований могут быть
отнесены преобразования дискретной шкалы в непрерывную, абсолютной — в
нормированную и иные. Такие методы могут применяться как до, так и после
выполнения процедуры ранжирования (например, до построения частотнорангового распределения оценок и группирования экспертов по степени
согласованности ответов на поставленные вопросы).
В качестве одного из методов повышения согласованности экспертных
оценок применяют метод Дельфи.
Метод решающих матриц, идея которого была предложена
Г.С. Поспеловым, относится к еще одному классу методов — к методам
организации сложных экспертиз. Идея метода заключается в управлении
процессом синтеза нового знания в ходе многоэтапного экспертного опроса.
Это достигается за счет стратифицированного (послойного) рассмотрения
проблемы по уровням, относящимся к различным этапам ее решения. Для
научных исследований рассматриваются слои, соответствующие этапам
фундаментальных научно-исследовательских работ, прикладных научноисследовательских работ, опытно-конструкторских работ и подпроблем. Для
решения проблем управленческой деятельности эти слои могут быть иными,
например,
следующими:
методологический,
организационный,
технологический слои и слой подпроблем.
На начальном этапе в результате проведения экспертного опроса в общей
(глобальной) проблеме выделяются подпроблемы (направления), сумма весов
которых (полученных опять же в результате опроса) равна ста процентам.
Количество столбцов матрицы определяется числом подпроблем или
направлений работы, строки же соответствуют слоям. В каждом слое
некоторому направлению ставится в соответствие одно мероприятие,
преимущественно нацеленное на решение той или иной задачи в сфере
методологического, организационного или технологического обеспечения
решения подпроблемы (перечень мероприятий также получают в ходе
очередного тура экспертного опроса). Однако, поскольку любое мероприятие
дает помимо основного результата еще и ряд косвенных, постольку в ходе
следующего тура эксперты оценивают относительный вклад предшествующих
205
мероприятий в проведение последующих (сумма весов дуг входящих в элемент
более высокого уровня со стороны элементов более низкого уровня также
должна быть равна ста процентам). В результате пересчета весов каждого
элемента решающей матрицы могут быть аналитически исчислены
коэффициенты важности мероприятий. Соответственно, неопределенность
снижается поэтапно, и те данные, которые не могли быть получены методом
прямого экспертного опроса, становятся доступными, благодаря разбиению
исходной неопределенности на меньшие фрагменты, не требующие от эксперта
стратегического мышления.
В завершение этой главы отметим, что ни одна сложная реальная задача,
стоящая перед коллективом аналитиков, не может быть решена исключительно
за счет применения какой-то одной неизменной совокупности процедур. Чаще
всего, новый проект становится в том числе и вкладом в методологическое,
технологическое и организационное обеспечение аналитической деятельности.
Это и не удивительно — достаточно обратиться к реальным примерам
масштабных проектов, чтобы убедиться в этом и понять причины, по которым
так происходит.
Пример организации процесса комплексного перспективного
моделирования приведен в Приложении 1 к этой книге. Данный пример
иллюстрирует то, каким образом в 1996-98 годах специалистами ВВС США
проводилось формирование перспективного плана развития ВВС на период до
2025 года в контексте оценки альтернатив развития мировой ситуации. Многие
пункты подготовленного в результате этой работы отчета сегодня
подтверждаются реальным развитием мировой ситуации.
В этой главе мы попытались вчерне, без прорисовки деталей, обозначить
контуры методологии информационно-аналитической деятельности. К
сожалению, штрихи, которыми мы пытались очертить эти контуры, оказались
слишком крупными — многих проблем, существующих в этой области, нам
даже вскользь затронуть не удалось… Это вызвано многообразием методов
аналитической деятельности и ограниченностью объема данной книги. Еще
одним фактором сдерживания явилась ограниченная применимость ряда
специфических методов и методик.
Однако авторы надеются, что им удалось главное — пробудить интерес к
аналитике и ее методам, а также показать, что в сущности, ничего особенно
сложного и недоступного пониманию в аналитике нет — все определяется
уровнем изложения. Этот раздел, как это ни странно, совершенно не содержит
формул... Плохо ли это? — Для кого-то — да, для кого-то — нет. Формулы
чаще всего требуются тем, кому еще не удалось выйти на тот уровень, на
котором требуется практическая аналитика, вернее ее результаты. Но уж, коль
скоро вышел на него, то знания столь высокой степени детализации могут
оказаться и бесполезными, более того, их может оказаться мало. А управлять
206
аналитиками нужно, причем весьма квалифицированно — иначе шансов
получить от них именно то, что требуется, очень мало.
Неслучайно, что авторами книги особый упор был сделан на методы
системно-кибернетических исследований — идеи, изначально заложенные в эту
отрасль научного знания, оказались настолько плодотворны, что у них
оказалось большое число последователей в других отраслях. Таким образом,
системно-кибернетическая отрасль стала тем ядром, вокруг которого в
настоящее время сформировалось множество школ аналитической мысли. Мы
считаем, что крайне опасно оставаться в плену какой-то одной группы
дисциплин — будь то естественнонаучные, технические или гуманитарные
дисциплины. Следует видеть, сколь тесно переплетаются различные
дисциплины, как только речь заходит об аналитике.
В ходе дальнейшего рассмотрения аналитики, как комплексной научной
дисциплины, мы сконцентрируем внимание на организационных и
технологических аспектах аналитической деятельности.
Несмотря на довольно обширную отечественную литературу по
различным проблемам научной деятельности, число работ, специально
посвященных методологии аналитической работы в научных исследованиях,
бизнесе и других сферах деятельности, относительно невелико.
Среди них можно отметить следующие работы: Рузавин Г.И.
Методология научного исследования. М.:ЮНИТИ, 1999; Гроза П.И.
Организация и методика проведения научно-исследовательских работ.М.,1988; Дорожкин А.М. Научный поиск как постановка и решение проблем Нижний Новгород, 1995; Мерзон Л.С. Проблемы научного факта.- Ленинград,
1972; Варшавский К.М. Организация труда научных работников —
М.:Экономика, 1975; Кара-Мурза С.Г. Проблемы организации научных
исследований — М.: Наука, 1981; На пути к теории научного знания —
М.:Наука, 1984; Волкова В.Н.. Денисов А.А. Основы теории систем и
системного анализа,- С.-Петербург: изд-во СПбГТУ, 1997 и др.
Более обширна литература, посвященная отдельным аспектам и этапам
научного поиска. К ней относятся работы В.Ф.Беркова, В.Е.Никифорова,
И.Г.Герасимова, Е.С.Жарикова, А.А.Ивина, Е.А.Режабека, В.С.Степина,
В.А.Лекторского и др.
207
Глава III
ПРИНЦИПЫ ОРГАНИЗАЦИИ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
В первой главе мы уже затрагивали вопросы, связанные с организацией
аналитической деятельности. Более того, там мы перечислили основные
принципы аналитической деятельности. Но этого недостаточно для того, чтобы
организовать аналитическую работу и обеспечить высокую отдачу от
функционирования созданной организационной системы. Слишком многие
аспекты аналитической деятельности вступают в противоречие со
схемами,
регламентирующими
деятельность
организаций,
не
специализирующихся на ведении ИАР.
Там, где организовано материальное производство, руководитель
пребывает во вполне понятной ситуации: стоимость продукции можно
вычислить, исходя из материальных и трудовых затрат, а также иных вполне
поддающихся учету и оценке ресурсов. Более того, личный вклад каждого
работника в производство материального продукта может быть оценен и
вычислен. Можно определить, насколько необходим тот или иной сотрудник,
существует ли возможность заменить его кем-нибудь другим и так далее.
В информационном производстве априори рассчитать стоимость
продукции не всегда можно — иногда затраты на поиск информации
составляют львиную долю стоимости заказа, а иногда — необходимая
информация уже имеется... А как оценить личный интеллектуальный вклад
аналитика? Как обеспечить мотивацию к работе? По какой цене уникальный
информационный продукт можно предложить на рынке? — Кругом вопросы...
Более того, информационная продукция, так же, как и пищевая, обладает
сроком годности. Но если в пищевые продукты научились добавлять
консерванты, то для информационных продуктов таких стабилизаторов не
придумаешь — разве, что временно заморозить всю планету. Следует так же
учитывать, что такого рода «товар», чаще всего штучный, да и для
распространения знаний в социальной среде не всегда требуются их «жесткие»
материальные копии. Порой достаточно в устной форме проинформировать
сотрудников организации о выводах экспертной группы, и целые тома расчетов
и обоснований, полученных в ходе работы экспертов, на долгое время
становятся бесполезными.
Как видим, проблем — масса, и решать их как-то требуется. Об этом и
идет речь в данной главе. Здесь мы рассмотрим наиболее остро стоящие
вопросы, связанные с организацией информационно-аналитической работы.
208
1
СИТУАЦИЯ
В
РОССИИ,
ПРОБЛЕМЫ
И
ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
ЗАДАЧИ
Аналитика — отрасль весьма чувствительная к изменениям — здесь
нельзя отмахнуться от условий, в которых пребывает та или иная организация,
осуществляющая информационно-аналитическую работу (ИАР), тот или иной
потребитель аналитической продукции, от условий функционирования тех
объектов и систем, в отношении которых осуществляется информационноаналитическая деятельность. Поэтому мы начнем с того, что обрисуем
макроуровень — ту среду, в которой функционируют наши российские
информационно-аналитические службы, и в которой, наиболее вероятно,
локализованы подлежащие анализу объекты, системы или процессы.
Специфичность геополитического статуса России подчеркивается в
большинстве концептуальных документов, изданных в последние годы. Так,
например, в Концепции внешней политики Российской Федерации
декларируется, что основные черты российской внешней политики
обусловлены специфическим «...геополитическим положением России как
крупнейшей евразийской державы, требующим оптимального сочетания
усилий по всем направлениям» [внешнеполитической деятельности].
Кто-то скажет, мол, это слишком далеко от жизненной проблематики,
мол, мое учреждение живет своей тихой и размеренной ... — Нет, и
еще раз — нет! Вам доводилось встречать на улицах наших северных
городов беженцев с цветущего юга России и из других, некогда
братских, республик СССР? — Вот она, геополитическая ситуация. В
центральных городах России на стройках и предприятиях нелегально работают
наши бывшие соотечественники, а наши предприимчивые сограждане уже
научились использовать их «бросовый» труд.
Раскрывая положение об особенностях геополитического статуса
Российской Федерации, прежде всего, сосредоточимся на
характеристике проблем, существующих в этой сфере. Своеобразие
геополитического статуса обусловлено множеством факторов, в число
которых входят как внутренние, так и внешние, а именно:
- условия географического положения:
- Россия: большая протяженность морских и сухопутных границ;
- граничащие государства: различные варианты государственного
устройства, принадлежность к военным и политическим организациям;
- демографические показатели:
- Россия: малая плотность населения, явно выраженная тенденция к
старению населения;
- граничащие государства: более высокая плотность населения,
благоприятные показатели демографической динамики;
209
-
-
-
-
-
-
социальные показатели:
- Россия: неудовлетворительные социальные показатели (искаженная
структура занятости, резко контрастные показатели благосостояния
населения);
- граничащие государства: однородные, в среднем по государству, резко
контрастирующие с российскими социальные показатели при широком
диапазоне различий от государства к государству;
транспортная и связная инфраструктура:
- Россия: территориальный дисбаланс в развитии транспортной и связной
инфраструктуры;
- граничащие государства: однородный, в среднем по государству
уровень развития транспортной и связной инфраструктуры при
широком диапазоне различий от государства к государству;
религиозно-конфессиональная характеристика:
- Россия: высокая религиозно-конфессиональная неоднородность,
активизация деятельности религиозных институтов;
- граничащие государства: однородная, в среднем по государству
религиозно-конфессиональная ориентация (за исключением ряда стран
с
выраженными
внутриконфессиональными
противоречиями),
активизация деятельности религиозных институтов;
этническая характеристика:
- Россия: высокая неоднородность этнического состава населения,
проявленная в том числе на уровне расовых признаков;
- граничащие государства: однородность этнического состава населения
(за исключением ряда стран с межнациональными противоречиями,
проявленными на почве религиозно-конфессионального признаков);
экономическая характеристика:
- Россия: экономическая дезинтеграция, низкая мобилизационная
готовность экономики, размещение в зоне негарантированного
земледелия;
- граничащие государства: состояние экономики резко контрастирует (в
лучшую или худшую сторону) с российским, сельское хозяйство
адаптировано к условиям размещения в зоне негарантированного
земледелия или климатические условия более благоприятны;
характеристика административно-управленческой системы:
- Россия: несовершенство и высокая структурная динамичность
административно-управленческой системы;
- граничащие государства: государства, не входившие в состав СССР,
характеризуются
высокой
структурной
стабильностью
и
организационной устойчивостью административно-управленческой
системы, бывшие же советские республики пребывают в состоянии
организационного развала;
-
210
характеристика законодательной базы:
- Россия: высокая динамичность законодательства, немалая часть
документов, регламентирующих экономическую и социальную
практику, не отражает изменений, произошедших после 1988 года;
- граничащие государства: государства, не входившие в состав СССР,
характеризуются
высокой
стабильностью
и
устойчивостью
законодательной
системы,
развитой
системой
поддержания
правопорядка, ситуация же в бывших советских республиках во многом
похожа на российскую.
Такое количество резко контрастирующих факторов существенно
усложняет положение России как во внешнеполитической, так и во
внутриполитической сфере. Их действие оказывает отрицательное воздействие
на экономическую, социальную и политическую сферу и обороноспособность
государства. В этих условиях роль информационно-аналитического
обеспечения (ИАО) органов государственной власти и управления (ОГВУ) и
коммерческих субъектов экономической деятельности (СЭД) приобретает
особый вес. Это тот инструментарий, который позволяет своевременно
осуществлять как политическое маневрирование с целью предотвращения
развития противоречий до состояния эскалации конфликта, так и проводить
сбалансированную экономическую и социальную политику, действовать с
упреждением, обеспечивая тем самым стабильные условия в государстве и на
международной арене.
Переход Российской Федерации от планового метода хозяйствования к
рыночным механизмам регулирования экономики сказался на изменении
системы отношений, реализуемых в рамках цикла управления всеми сферами
общественного бытия. Это обусловлено изменением полномочий отдельных
субъектов экономической деятельности при синтезе целей управления. При
этом, если ранее системы управления высших уровней иерархии управления
были заинтересованы в снижении конфликтности целей субъектов управления
низших уровней и противоречия целей получали разрешение на более высоких
уровнях иерархии, то при новой схеме системы управления высших уровней,
наоборот, заинтересованы в обострении конфликтов на нижних уровнях
управления (до некоторого приемлемого уровня), поскольку это ведет к росту
эффективности функционирования системы. При рыночном способе
регулирования конфликты целей разрешаются преимущественно на более
низких уровнях, что приводит к росту динамизма системы в целом, что
происходит за счет сокращения времени на выявление противоречия и
внесение соответствующих корректив. Заметим, что при существовавшей
плановой системе управления и сами темпы проявления противоречий были
существенно ниже, поскольку планы были нацелены на гармонизацию системы
211
и разрешение прогнозируемых противоречий — то есть, темпы развития
системы либо должны были стимулироваться сверху, либо неминуемо
замедлялись.
Перестройка и весь каскад реформ, последовавших за ней, были
задуманы, именно, как инструмент увеличения темпов развития
государственной системы. Сейчас уже подзабылись лозунги той поры,
осталось только слово «перестройка», но слов-то было больше:
например, на первомайских демонстрациях той поры особой популярностью
пользовался лозунг «Перестройка, ускорение, гласность!». Речь шла именно об
ускорении социального развития за счет перестройки структуры системы
управления. Но вот в чем парадокс: понимая, что децентрализация
руководства не может повысить эффективность функционирования
системы без передачи ее элементам средств производства, ресурсов
финансовых, сырьевых и энергетических, руководство СССР говорило о
сохранении общественных приоритетов. Увы, не могла ускориться система,
если для получения дополнительного вагона сырья, как и прежде, требовалось
бы мчаться в Москву, в Минск, в Тбилиси. Система должна была кардинально
измениться, подвергнув децентрализации как схему управления, так и схему
распределения и концентрации ресурсов! Ресурсы и право распоряжения ими
должны были сосредоточиться вокруг производителя — а это уже
противоречило тому, что именовалось общественной собственностью на
средства производства, это была иная — акционерная форма собственности,
легко трансформирующаяся в частную. Так вот, в 1991 году выяснилось, что
элементы промежуточного уровня, ставшие на тот момент единственными
держателями ресурсов (руководство республик, структурообразующих
отраслей промышленности, отдельных предприятий), не желают разрешать
конфликты целей в интересах элементов высших и нижних уровней. В
результате СССР распался на независимые государства с ослабленной
дезинтеграционными процессами экономикой.
Когда кто-то говорит о высокой эффективности рыночной экономики,
следует понимать, что говорящему присущ весьма специфический
взгляд на эффективность — под эффективностью он понимает
эффективность функционирования системы управления, а не
стоимостную эффективность, не эффективность расходования ресурсов и не
какие-либо иные виды эффективности. Целью такой системы является не
обеспечение оптимального режима функционирования каждого элемента
системы, а оптимальность в среднем — именно наличие временных
«диспропорций» является движущей силой ускоренного развития системы.
Более того, предполагается, что за счет роста функционального динамизма
элементов и, как следствие, структурного динамизма системы, будет достигнут
прирост эффективности работы отдельных элементов, улучшение адаптивных
212
свойств системы в целом и ускорение процесса эволюционного развития
системы. Однако при этом забывают, что несбалансированные и
неуправляемые структурные и функциональные изменения нередко
предшествуют кризису или следует за ним.
В ходе эволюции системы многие ее подсистемы утрачивают свою
функции — некоторые подсистемы перепрофилируются, некоторые
остаются «балластом». Если воспользоваться метафорой, и
отождествить государство с человеческим организмом, то можно
сказать, что организм, в отличие от государства, менее решителен — многие
органы, утратившие свои функции, тем не менее, присутствуют в организме как
рудименты, как резерв адаптации.
Государство с сугубо рыночной экономикой безжалостно отторгает
резервы адаптации, «считая», что обладает более высокой адаптационной
способностью, нежели живой организм, но это не так. Каждый раз, когда
требуется мгновенная трансформация (отращивание ранее отброшенных за
ненадобностью хвостов) требуется резкая смена режима управления, его
централизация, мобилизация ресурсов. Вспомните, как США отреагировали на
события 11 сентября 2001 года: резкая централизация властных полномочий,
перетягивание средств в военный сектор экономики, в социальный сектор и так
далее — многие заговорили о свертывании демократии, о противоречиях с
рыночным принципом управления экономикой. И это — реакция США,
государства с мощнейшими золотовалютными и сырьевыми запасами,
обладающего мощным потенциалом воздействия на международную
политическую, военную, финансовую и экономическую ситуацию в мире!
Россия — страна чрезвычайно решительных людей. Поясним: по
существу идеологической основой государства с рыночной
экономикой является теория, рассматривающая государство как
продукт
общественного
договора77.
Эта
теория,
активно
развивавшаяся в эпоху Возрождения, чрезмерно замкнута на личность
гражданина и принижает значимость экономических процессов в
формировании государства. Сторонниками теории предполагалось, что
существование государства как гаранта безопасности в военной, экономической
и социальной сферах, гаранта личных свобод граждан должно быть желанным
для большинства членов общества. Другое дело, что на практике ни одно
государство с рыночной экономикой еще не рискнуло воспользоваться
идеальными построениями этой теории в полном объеме: активные усилия
предпринимаются к тому, чтобы создать некие защитные механизмы,
Сторонниками и популяризаторами теории общественного договора были Гоббс,
Спиноза, Руссо и ряд других ученых 17-18 вв. Согласно теории естественными
правами признавались право на частную собственность и неограниченную личную
свободу. По существу провозглашался примат личного над общественным.
77
213
желательно, ненасильственным образом сплачивающие нацию. В России же
вновь был поставлен решительный эксперимент: переход к рыночной
модели регулирования экономики был начат прежде, чем была создана
информационная и законодательная инфраструктура обеспечения
процессов управления, прежде, чем была восстановлена идеологическая
функция государства, созданы экономические предпосылки для сохранения
целостности государства.
Иными словами, рыночная модель не всегда и не для всех в равной
степени пригодна и полезна — государство должно располагать большим
запасом прочности, позволяющим преодолеть центробежные тенденции,
должны соблюдаться строгие пропорции в распределении ресурсов и запасов
между государством, его подсистемами и элементами. Как только соотношение
складывается не в пользу государства, и оно оказывается не в состоянии
мобилизовать ресурсы на погашение конфликта целей, когда теряют
действенность даже моральные и идеологические стимулы, тогда государство
резко ослабевает и вообще может прекратить свое существование.
Да, за счет роста конфликтности системы ее компоненты
приобретают повышенный динамизм, стремятся к наращиванию
эффективности собственного функционирования и приобретают
ряд положительных свойств, которыми они не обладали при
плановой системе управления. Однако для наращивания динамизма системы
требуется изменить систему управления ресурсами, произвести их
перераспределение и закрепить за более мелкими компонентами системы.
Заметим, что рост эффективности всегда происходит за счет некоторого
снижения устойчивости, вызванного стремлением к сокращению резервных
мощностей, ресурсов и компонентов, непосредственно не участвующих в
выполнении целевой функции. То есть, получаемый за счет этих мер прирост
эффективности системы в целом приводит к общему снижению
устойчивости системы, ее способности к существенному изменению
режимов расходования ресурсов.
В России этот переход происходил на фоне интенсивного
разграбления ресурсов, что не могло не сказаться на состоянии
государственных резервов. В одночасье утратив основные источники
доходов, государство вынуждено было пойти на расходование
государственных резервов. Это отразилось на его устойчивости как системы.
Более того, резкая смена общественных приоритетов в сочетании с
интенсивным и плохо управляемым процессом расходования резервов привели
к криминализации общества. Надо сказать, что эти процессы происходили не
без одобрения «международной общественности» — «чуткое руководство» со
стороны различных фондов, транснациональных корпораций, финансовопромышленных
групп,
иностранных
спецслужб
вело
не
к
214
перепрофилированию, а к дестабилизации и разрушению ряда государственных
и общественных институтов.
После того, как слово «академия» перестало быть «монополией»
государства, а его использование стало возможным для именования
общественных организаций, началась массированная атака на
основы научного мировоззрения граждан. Появились академики
оккультных наук, что не могло не подорвать доверия к академикам и
академиям, а заодно — и к самой науке, как инструменту управления
обществом. Всплеск оккультизма и мистицизма никогда не был индикатором
благополучия в обществе. Оккультные учения всегда вызвали к жизни феномен
фатализма, более свойственный именно азиатской культуре (по крайней мере,
именно такой ее изображает европейская литература). Россию стали
подталкивать к мысли о том, что у нее есть особая «миссия» — миссия
«великого третейского судьи», этакого демпферного государства-спасителя
европейского мира от наступления «азиатской опасности».
Увы, под эти комплименты руководство страны нагружало нашу
экономику тем, что можно было бы назвать словами «бремя величия» — и
страшно и жалко было отказываться от всего того, что наследовало наше
государство от СССР. Играя на сладких ожиданиях и державных амбициях,
Россию заманивали в узкий коридор «обязательств перед мировым
сообществом». Страна по инерции волокла на своих плечах груз, от
которого было не по-сверхдержавски отказываться.
Печальная картина... В сентябре 2000 г. сенате США вновь поднял
вопрос об унаследованном от СССР радиотехническом центре в
Лурдесе (Республиа Куба). На протяжении десяти лет (с 1991 по 2001
год), выплатив за аренду Республике Куба немалые деньги
(сопоставимые с суммами, уплачиваемыми в рамках различных долговых
обязательств!) и, пожалуй, ни разу всерьез не воспользовавшись
преимуществами от его существования, Россия оставила этот заграничный
объект Министерства Обороны. Характерно, что США, прекрасно понимая
стратегическое значение такого центра, несколько раз поднимали тему
радиотехнического центра в Лурдесе, увязывая ее то с экономической
помощью, то с проблемой реструктуризации долгов и так далее. На сегодня
Россия утратила целый ряд стратегических источников объективной
информации, выведя с территории Кубы, Вьетнама, Монголии свои центры
слежения за ракетно-ядерными полигонами государств этих регионов. Речь
не идет об аналогичных центрах, размещавшихся в европейских странах
«социалистического лагеря», откуда в ожидании притока западных инвестиций
Россию попросили убраться в предельно сжатые сроки. В отличие от
европейских стран, таким государствам как Куба, Вьетнам и Монголия никто
из западных государств не предлагал помощи в обмен на содействие выводу
российских объектов. Десять лет в тяжелейших экономических условиях
215
Россия изыскивала возможности сохранения и поддержания этих объектов... и
вдруг, в условиях наметившегося экономического подъема отказалась от них...
Это решение было принято именно сейчас, когда США по существу
возвращаются к замороженной в конце 1980-х программе СОИ (стратегической
оборонной инициативы), когда механизмы контроля за состоянием военнотехнического потенциала практически разрушен... Это ли не характеристика
качества аналитического обеспечения деятельности государственных
институтов?!
Оценивая положение, сложившееся в отрасли информационноаналитического обеспечения ОГВУ и СЭД, можно утверждать, что в
настоящее время ИАО ни по форме, ни по содержанию, ни по уровню
технологической
и
методологической
оснащенности
уже
не
соответствует уровню современных требований и произошедшим
изменениям государственных приоритетов. Причинами возникновения такой
ситуации являются:
- отсутствие
развитой
методологической
базы
информационноаналитической работы в условиях децентрализованного управления;
- несоответствие темпов аналитической обработки данных темпам их
поступления;
- концептуальная, методологическая, технологическая несовместимость
процедур
информационно-аналитической
обработки
данных
и
разобщенность информационных ресурсов;
- низкое качество телекоммуникационного обеспечения информационноаналитической работы;
- потеря технологической инициативы в области разработки и производства
средств вычислительной техники (СВТ) и информационных технологий
(ИТ);
- несоответствие уровня развития средств автоматизации процессов анализа
ситуаций и принятия управленческих решений возросшему уровню
сложности и масштабам решаемых задач;
- низкая наглядность представления аналитических материалов;
- низкие эргономические показатели существующего информационноаналитического инструментария;
- неэффективная организационная система информационно-аналитических
подразделений (в части, непосредственно связанной с самой
информационной работой);
- нехватка подготовленных кадров и другие, менее значимые, причины.
Как видим, проблем много, а в совершенствовании нуждается столь
многое, что так и хочется «...до основанья, а за тем...». Но, нельзя...
Это самое «до основанья» мы уже проходили, притом совсем
216
недавно. В сфере информационно-аналитического обеспечения существует
лишь два пути: либо развивать существующее, либо создавать новое, но
только на фоне существующего. Боже упаси вас от таких ошибок, когда вы
(руководитель-реформатор) врываетесь в аналитический отдел, разгоняете «ни
на что не годных» сотрудников и с упоением приступаете к строительству
нового! — Один такой срыв и «временные трудности» вам гарантированы...
Опыт жизни в новых экономических условиях во многом изменил людей —
они уже не склонны ждать, когда все наладится — довольно легко снимаются с
места, оставив несостоятельного хозяина в одиночку справляться с
«временными трудностями».
2
ЗАДАЧИ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИАО
Странно, но мы так еще и не дали определения тому, что мы называем
термином «информационно-аналитическое обеспечение». Что ж, попытаемся
исправиться... Однако перед этим мы рассмотрим перечень задач, решение
которых относится к ведению ИАО. При этом мы не будем вводить
искусственного разграничения на сферы компетенции ОГВУ и СЭД —
слишком сложно это сделать при столь неустойчивом рынке и динамичной
социальной ситуации. Такое внимание к характеру изменений в системе
государственного устройства России в этой книге было уделено с тем, чтобы
указать на особую роль информационно-аналитического обеспечения в нашей
стране.
Да, Россия действительно нуждается в стабильности... Но как этого
добиться на фоне динамично меняющейся международной обстановки, если
уровень интеграции государства в международные структуры самого
разнообразного характера неуклонно растет? В этих условиях решение задачи
обеспечения стабильности, скорее связано с наращиванием потенциала
адаптации, нежели с попытками ослабить действие возмущающих воздействий.
Дополнительные ресурсы адаптации в системе могут быть получены
двумя путями:
- наращиванием материального адаптационного ресурса;
- наращиванием качества управления.
Поскольку материальные адаптационные ресурсы России истощены
и темпы их наращивания невысоки, постольку пока есть только один путь
выживания — наращивание качества управления. Если исходить из
предположения, что руководство государства имеет устойчивую мотивацию к
решению существующих проблем и обладает высоким интеллектуальным
потенциалом, то задача обеспечения стабильности ложится на плечи
разнообразных организаций, осуществляющих процедуры сбора и анализа
информации в интересах выработки адаптивных управленческих решений.
217
Анализ показывает, что в области ИАО ОГВУ и СЭД перед
аналитическими службами стоят задачи по сбору, обработке,
интерпретации и анализу информации, а также выработке прогнозов по
следующим базовым направлениям:
- состояние и тенденции изменения внутренней и международной
обстановки (по направлениям политика, экономика, военное дело, наука,
технология, экология и т. п.);
- состояние и тенденции изменения потребностей в области ресурсов и
конечной продукции в стране и за рубежом (изучение рыночной
конъюнктуры и динамики спроса);
- состояние и тенденции изменений в идеологической и духовной сферах
общества;
- состояние и тенденции изменения характера угроз безопасности;
- состояние и тенденции изменения состояния научно-методологического и
технологического обеспечения деятельности СЭД и государственных
институтов.
Однако, этим списком функции ИАО не исчерпываются. Констатация
факта существования тенденции или пребывания некого объекта управления в
том или ином состоянии — это лишь один аспект деятельности. Эксперт — это
носитель знания не только о том «что, где, когда», но и о том «как».
Характеристика ИАО была бы неполной, если бы не рассматривалась активная
преобразовательная компонента аналитической деятельности, а именно:
- изыскание путей оптимизации использования ресурсов, производственного
и технологического потенциала субъекта управления;
- синтез и анализ вариантов перевода тенденций в позитивное русло;
- подготовка различной документации, необходимой для осуществления
аналитической поддержки процесса принятия управленческого решения.
Это был перечень задач макро-уровня. Для каждого из видов субъектов
управления в зависимости от направления его деятельности этот список может
пополняться множеством частных задач. Например, в перечень задач микроуровня могут включаться следующие задачи:
- оптимизация и перепрофилирование деловых процессов (бизнес процессов)
в рамках заданной организационной структуры;
- оптимизация организационной структуры в рамках заданной системы
деловых процессов;
- анализ расстановки сил субъектов экономической (политической и т. п.)
деятельности;
- анализ проектных и управленческих решений и так далее.
Иными словами, сколько различных направлений деятельности,
столько и частных задач, которые вменяются в обязанность службам
218
информационно-аналитического обеспечения субъектов управленческой
деятельности.
Если существует, например, МЧС РФ, то есть и специфические службы
мониторинга
экологической,
сейсмической обстановки,
существуют
направления деятельности, связанные с анализом запасов медикаментов,
состояния экипировки и тому подобные группы, подразделения и
невыделенные
в
особые
структуры
организационные
единицы,
обеспечивающие
высокую
готовность,
мобильность
и
гибкость
функционирования системы, ее взаимодействие в рамках операций с другими
субъектами управления.
Причем, совершенно необязательно, чтобы все эти службы были
реализованы в рамках единой организации — достаточно, чтобы
существовала
адаптированная
к
решаемым
задачам
информационная инфраструктура, выполняющая внутренние,
специфические функции, которые не могут быть делегированы внешним
организациям,
а также
реализующая
интерфейсную функцию
взаимодействия с внешними системами, на основе корпоративной
стратегии предоставляющими информационную продукцию.
В любой организации в той или иной форме существуют и
функционируют системы информационного обеспечения — информационная
инфраструктура организации, построенная на некоторой технологической
базе, работает подобно нервной системе организма.
После всего сказанного мы готовы к тому, чтобы сформулировать ряд
определений.
Информационно-аналитическое
обеспечение
—
это
вид
обеспечения управленческой деятельности, реализующий функцию
обратной информационной связи в контуре управления. Это
определение дано в духе кибернетики и может показаться чрезмерно
общим, но зато оно представляется наиболее корректным и полным.
Процесс информационно-аналитического обеспечения — это
системное единство процессов сбора, обработки и анализа
информации, осуществляемых в интересах установления
текущего состояния и тенденций изменения субъекта и объекта
управления, среды их взаимодействия, а также в интересах синтеза
прогностических моделей и прогнозов изменения ситуации в системе,
образованной совокупностью субъекта и объекта управления.
С учетом приведенных определений может быть предложено и еще одно
определение — определение системы информационного обеспечения
некоторой организационной системы.
219
Система
информационно-аналитического
обеспечения
представляет
собой
подсистему
информационной
инфраструктуры
субъекта
управленческой
деятельности,
предназначенную
для
осуществления
информационноаналитической деятельности в интересах предоставления информации,
необходимой выработки адекватных управленческих решений.
Этого определения вполне достаточно... осталось установить параметры
субъекта информационно-аналитической работы (а более глобально информационно-аналитического обеспечения).
3
СУБЪЕКТ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ РАБОТЫ
Отметим, что во всех приведенных выше определениях субъект
информационно-аналитической деятельности выделен не был. Не вводя
соответствующих понятий, мы именовали субъекта информационноаналитической деятельности то экспертом-аналитиком, то аналитиком, то
экспертом, то исследователем, но индивидуальная информационноаналитическая деятельность — это лишь одна из форм информационноаналитической деятельности. Такая форма организации ИАД приемлема лишь в
нижнем уровне иерархии систем управления, но по мере роста сложности
управляемой им системы эксперт-аналитик-начальник перестает справляться с
потоком информации, существенной для реализации функции управления. С
ростом сложности управляемой системы в ней нарастают процессы
специализации, как следствие появляются специфические должности, отделы и
подразделения, образуются специализированные организационные системы и
подсистемы, решающие специфические задачи в области ИАО.
Итак, мы сталкиваемся с понятием организационной системы... Это
означает, что субъектом ИАО может быть как индивид, так и коллектив, а
возможность именования его субъектом ИАО возникает только в одном
случае: когда существует общность целей информационной работы.
Иногда это личные цели, не имеющие общественной значимости, в других
случаях — это общественно-значимые цели. Коль скоро ИАР нас интересует,
прежде всего как общественно-значимый феномен, особое внимание мы
уделим организационной системе как субъекту ИАР (это не значит, что далее
мы не будем обращаться к вопросам организации индивидуальной ИАР).
Организационная система во многом схожа с социальной, но не
охватывает полного цикла общественных отношений, хотя иногда
претендует на это. Так, например, до недавнего времени было в Японии, к
подобной модели пытаются приблизиться и мощные корпорации, внедряя
корпоративную культуру, хотя это — явное отклонение от принципов
демократии.
220
Определим понятие организационной системы.
Организационная система — это разновидность системы,
образованной
совокупностью
людей,
ресурсов
и
инструментальных средств, объединенных организационными
отношениями, определяющими правила их взаимодействия в
процессе целенаправленного функционирования системы. Важной чертой
этого определения, является то, что в нем введен критерий целостности —
непротиворечивость целей, достигаемых в ходе функционирования
системы.
Как только мы начинаем говорить о некой сущности, мы начинаем
припоминать принцип единства формы и содержания. Очевидно, что
организационные формы ИАО могут быть чрезвычайно разнообразными.
Чтобы убедиться в этом, мы просто перечислим известные организационные
формы. Процитируем по книге Кокорева В.П. «Менеджмент организации»:
«Все оргструктуры можно условно разделить на следующие типы:
бюрократическая,
функциональная,
дивизиональная,
продуктовая,
региональная,
адаптивная,
органическая,
проектная,
матричная,
конгломератная, централизованная, децентрализованная, интеграционная».
Далее профессор Кокорев указывает, что «Данная классификация не
исчерпывает всех других типов оргструктур, так как каждая страна или фирма
могут применять и эффективно использовать на практике какую-либо другую
оргструктуру, которая не нашла отражения в данной классификации».
Не будем вступать в полемику с авторитетом в области менеджмента
организации — разнообразие организационных форм действительно трудно
исчерпать в рамках перечисления, особенно, если делать акцент на нюансах.
Однако заметим, что приведенная классификация не соответствуют
требованию соразмерности объема понятия или класса, так что будем
воспринимать ее как перечень терминов. Дело в том, что в перечне
присутствуют два класса организационных форм, которые задают границы
всего диапазона возможных организационных форм, а также не введен класс
гибридных или смешанных форм, в которых в разной степени проявляются
свойства этих двух классов. Этими мощными классами, стоящими на разных
полюсах,
являются
централизованная
и
децентрализованная
организационные формы.
Если выйти на уровень системного обобщения, то обнаружится
интересный факт: как централизованная, так и децентрализованная формы
имеют общую природу — сетевую. При этом различия заключены лишь в
параметрах
информационных,
энергетических
и
материальных
взаимодействий (в том числе и в способе использования связанных с
элементами ресурсов). Разные сочетания приводят к возникновению тех
221
самых гибридных форм, которые были перечислены в перечне. Ни одна из
форм не является некоей данностью, которая может быть без
трансформации перенесена на любой вид деятельности. Сила же связей
определяется тем, какая функция должна быть реализована создаваемой
организационной системой, то есть целью ее функционирования.
Для обеспечения высокой эффективности целенаправленного
функционирования системы требуется обеспечить единство формы и
содержания, следовательно структура организационной системы подлежит
проектированию с учетом специфики функций, ею реализуемых. В зависимости
от того, какую компоненту деятельности (коллективную или индивидуальную)
необходимо особо подчеркнуть для достижения поставленных целей
избирается либо централизованный, либо децентрализованный вариант
построения организационной структуры. Необходимо понимать, что поскольку
ИАР, в конечном счете, замкнута на эксперта, проектируемая организационная
система не может не учитывать индивидуальную специфику сотрудников. В
ходе проектирования должен быть учтен кадровый потенциал организации
(если речь не идет о создании абсолютно новой организации, когда требования
к кадрам являются определяющими).
Существует два подхода к проектированию: один из них предполагает
проектирование системы вне комплекса заданных ограничений, когда цель
является единственным фундаментальным ограничением, другой подход — это
перепрофилирование или реинжиниринг, когда ограничения носят более
жесткий характер и затрагивают многие аспекты.
Рассмотрим, как к решению задачи проектирования (на самом-то деле,
перепрофилирования) структуры организационной системы подходят
специалисты в области организационного менеджмента (с сокращениями по
М.Х. Мескону78):
1.
Выделяется главная цель, комплекс задач, полученных в результате
ее декомпозиции.
2.
Осуществляется деление организационной системы на общие блоки
по направлениям деятельности с учетом поставленных задач и
технологических ограничений.
3.
Определяется оптимальное распределение полномочий и задач
между различными организационными единицами (во избежание
перегрузки).
4.
Оценивается потенциал общего руководства, от чего зависит
эффективность проектируемой организационной системы.
Мескон М. Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ. — М.:
«Дело», 1992. — 702 с.
78
222
При этом рекомендуется учитывать, в том числе, и такие факторы, как:
личные качества имеющегося или предпочтительного руководителя, их
совместимость с существующим коллективом, климат в коллективе (в том
числе — отношение организации к переменам, готовность к риску, и т. п.),
методы решения проблем в организации, характеристика процедуры решения
проблем (в целом или по подразделениям), степень формализации отношений в
системе, тип организационной структуры, способы стимулирования
деятельности сотрудников, степень информационной открытости и
подотчетности, состав и характеристики технических средств и так далее.
Так недолго и потонуть в деталях, хотя настолько подробные
руководства тоже бывают нужны. Но то, что приведенные выше
перечни не имеют ничего общего с системной методологией — это
точно. Увы, в последние годы в России апеллируют к зарубежным
образцам, построенным по схеме: «Делай: раз! Делай: два! Делай: три!».
Появилась модная отрасль — менеджмент, а там где мода, там нет и речи о
самостоятельности мышления. А аналитика как раз и требует отсутствия
стадности мышления у человека, сделавшего ее своей профессией.
Но ведь, учили же диалектику когда-то! Диалектический подход (его
эффективность никем не отрицается!) предполагает анализ, построенный
в базисе противоречий — частные подходы есть лишь инструмент
разрешения выявленных противоречий.
3.1
ПРОТИВОРЕЧИЯ В СФЕРЕ ОРГАНИЗАЦИИ ИАР
Анализ закономерностей развития организационных принципов ведения
и технологического обеспечения ИАР позволил авторам прийти к выводу о
существовании ряда противоречий, препятствующих решению тех задач,
которые были сформулированы выше. Кстати, примерно так они определены и
в основных концептуальных документах, затрагивающих вопросы ИАО, в том
числе и в сфере обеспечения национальной безопасности Российской
Федерации.
Перейдем к рассмотрению противоречий, проявляющихся в сфере
организации информационно-аналитической работы.
Задача информационно-аналитического обеспечения органов управления
является одной из приоритетных задач, от качества решения которой зависит
политическая, военная, социальная и экономическая стабильность общества. В
интересах решения этой задачи информационно-аналитическими службами
(субъектами ИАО — организационными системами), принадлежащими
различным учреждениям и ведомствам осуществляется аналитическая
обработка массивов текстовых и параметрических данных. Источниками
таковых данных являются отечественные зарубежные и отечественные
223
информационные агентства, осуществляющие сбор и анализ информации
органы различной ведомственной принадлежности, органы государственного и
военного управления, а также другие субъекты, продуцирующие информацию,
представляющую интерес для эффективного управления.
В условиях возросшей информационной продуктивности общества
анализ больших массивов данных становится все более сложным и требует
привлечения кадровых, финансовых и технологических ресурсов. В связи с
этим проявился ряд проблем, связанных, прежде всего, с организационными
аспектами ведения ИАР, обучением кадров и совершенствованием их
профессиональной подготовки.
Рассмотрим перечень этих проблем, исходя из предположения, что
некая организационная система уже существует и построена она
по
традиционной
для
нашего
государства
жесткой
централизованной схеме (в этом случае многие проблемы проявятся
более ярко).
К числу противоречий, проявляющихся в организационной сфере,
следует отнести:
1. Противоречие между существующей схемой оценивания деятельности и
изменившимися общественными приоритетами, приводящее к потере
действенности существующих механизмов мотивации и стимулирования
деятельности сотрудников (это вызвано отсутствием объективных
критериев оценивания и технологий учета личного вклада в создание
информационной продукции). Как правило, система стимулирования не
идет дальше схем типа: оклад или оклад плюс премия, реже — оклад плюс
процент. Последние два варианта оказывают, пожалуй, самое пагубное
воздействие, поскольку ведут к выделению из общего перечня направлений
ИАР группы невыгодных заказов, на котором аналитики стараются
сэкономить усилия. В то же время, игнорируется практика применения
системы рейтингов, одновременно действующих как в материальной, так и
в моральной сфере.
2. Противоречие
между
существующей
схемой
организации
информационного обмена и возросшими потребностями в привлечении
дополнительных источников информации и данных различной семантики
для проведения анализа ситуации, обострившееся в результате сокращения
числа доступных первичных источников информации. Изменение
пропорции между данными первичных и вторичных источников при
сохранившемся уровне доверия ведет к искаженному восприятию
действительности. В то же время, необходимость приобретения
информационной продукции у других организаций еще не осознана
большинством руководителей, а доступность информационной продукции,
в том числе и платной, остается по-прежнему невысокой. Происходит
3.
4.
5.
6.
7.
224
нерациональное расходование усилий на восстановление информации по
материалам вторичных источников. Рынок информационных услуг не
развит.
Противоречие
между
принципами
организации
справочноинформационного обеспечения (накопления и распределения данных) и
потребностью в получении оперативного доступа к первичным
информационным материалам, относящимся как к текущему моменту
времени, так и к предшествующему периоду. В большинстве случаев,
работа строится по принципу предоставления конечной информационной
продукции в виде выводов, в то время, как исходные массивы информации
по-прежнему не предоставляются. Этот сектор рынка информационных
услуг практически не освоен. Организации, располагающие эксклюзивным
доступом к информационным ресурсам, зачастую «хоронят» данные на
период от отчета до отчета, что снижает адекватность выводов внешних по
отношению к ним субъектов ИАР.
Противоречие между существующей схемой взаимодействия отдельных
субъектов ИАР и потребностью в организации условий для циркуляции
информации,
обусловленное
отсутствием
организационно
и
технологически обеспеченной среды информационного взаимодействия
сотрудников информационно-аналитических подразделений в рамках
решения информационных задач (как внутри ведомства, так и на
межведомственном уровне). В организационной системе ИАР доминирует
жесткая схема разделения информационных контуров, унаследованная от
информационных подразделений закрытого типа (например, разведки,
контрразведки, Госкомстата СССР и иных), бывшие сотрудники которых в
свое время и формировали рынок информационных услуг.
Противоречие между существующей схемой генерации целей ИАР и
потребностями в переходе к режиму оперативной генерации частных
информационных задач. За время выполнения заказа состав целей
исследования не модифицируется, отсутствует обратная связь с заказчиком,
уровень интеграции с потребителем неудовлетворителен. В результате
полученная информационная продукция оказывается неадекватна
изменившимся потребностям заказчика.
Противоречие
между
способом
представления
информационноаналитической продукции и потребностями автоматизации процессов ИАР,
вызванное отсутствием организационно и технологически обеспеченных
механизмов поддержания стандартизированной терминологии, процедур
хранения и предоставления по требованию эталонных моделей
функционирования объектов и источников (за исключением ряда отраслей).
Противоречие между фундаментальными принципами построения систем
управления (в том числе — социальными системами) и отсутствием канала
обратной информационной связи, приводящие к необходимости
225
восстановления характера управляющих воздействий, сгенерированных на
основе полученной информационной продукции. Особенно ярко это
проявляется в сфере информационного обеспечения ОГВУ, когда процесс
ИАР осуществляется вне контекста целей и задач субъекта управления —
отсюда «непредсказуемость» поведения объектов управления и источников
информации, низкая готовность к появлению информации, значимой для
целей управления, пропуски ценных данных и прочие досадные проколы.
8. Противоречие между существующим способом ведения ИАР и системой
подготовки специалистов в области ИАР. В настоящее время, несмотря на
возросшую потребность органов управления самых различных рангов в
кадрах аналитиков, система их подготовки в общегосударственном
масштабе крайне слабо развита. В большинстве своем программы обучения
либо устарели и не соответствуют современным требованиям, либо
оторваны от реалий ведения ИАР. Многими руководителями распад СССР
отождествляется с проигрышем отечественной школы аналитики. Как
следствие, происходит активное вытеснение ее конструктивной
компоненты и замещение ее методологической системой, заимствованной у
зарубежных аналитических школ (чаще всего американской), что не всегда
оправданно. Чаще всего это приводит к нарушению соотношения между
коллективной и индивидуальной компонентами ИАР.
9. Противоречие между характером требований к подготовке руководителей
информационно-аналитических подразделений и спецификой программ дои пере- подготовки руководящего состава, предлагаемых системой
дополнительного образования. Система до- и пере- подготовки
специалистов утратила комплексность подхода, раскололась на школы
узкой специализации. Это способствует утверждению в информационноаналитическом подразделении, подчиненном руководителю, прошедшему
такую подготовку, диктата узкоспециальной методологической системы,
что снижает качество информационной работы.
Обострение перечисленных противоречий вызвано комплексом причин,
из которых наиболее существенной является переход Российской Федерации от
централизованного к децентрализованному принципу управления. Это
сказалось на изменении системы отношений, реализуемых в рамках цикла
управления всеми сферами общественного бытия, привело к изменению
полномочий отдельных субъектов экономической деятельности при синтезе
целей управления и к появлению совокупности альтернативных субъектов
политической и административной деятельности.
В то же время, большинство субъектов ИАР сохранило прежнюю —
плановую централизованную — схему управления, что привело к
возникновению конфликта способов управления, ранее не свойственных
системе ИАО государства и субъектов экономической деятельности. На
предприятиях по-прежнему существуют изолированно маркетинговые
226
(выполняющие функцию информационно-аналитического подразделения),
плановые и проектные подразделения, деятельность которых слабо
координирована. Как правило все они замкнуты на руководителя и
взаимодействуют только через эту инстанцию.
В сфере информационно-аналитического обеспечения нарастает
конфликт интересов отдельных субъектов ИАР, идет неуправляемый процесс
разрушения информационной инфраструктуры общества, нарушения баланса
государственных и ведомственных интересов в целом. Более того, верхние
уровни иерархии управления отдельных субъектов ИАР государственного
масштаба, обладая большей свободой в выборе стратегий, приступили к
постепенной модификации принципов целеполагания и управления внутри
своего уровня иерархии, что привело к возникновению конфликта между
схемами управления, реализуемыми в нижних уровнях иерархии субъекта ИАР
и схемами управления в высших уровнях, что в дальнейшем способно (если
этот факт не осознан) привести к деградации системы.
Большинство служб, осуществляющих ИАР в интересах государства и
способных организовать информационное обеспечение отечественного бизнеса
(например, во внешнеэкономической сфере), увы, находятся вне рынка
информационных услуг (например, в США такие отношения законодательно
закреплены и урегулированы). У нас же отношения такого сорта имеют весьма
сомнительный юридический статус — а ведь потенциал такого сотрудничества
весьма высок.
В стадии разрешения этот конфликт может привести к одному из
двух альтернативных исходов:
- замещение ранее существовавшей схемы управления, с обретением
субъектами ИАР относительной свободы в генерации целей ИАР и
экономической самостоятельности (переход к модели, подобной той,
которая существует в США);
- отторжение новой схемы управления, сопровождающееся переходом к
жесткой
административной
системе
управления,
исключающей
возможность генерации целей управления в нижних стратах управления
системы-субъекта ИАР.
Переход конфликта в стадию разрешения может быть спровоцирован как
внутренними, так и внешними факторами, в число которых входят военнополитическая ситуация, экономические и социальные факторы.
При этом второй исход (хотя и наиболее вероятный) не приведет к
разрешению основного противоречия, порожденного конфликтом схем
управления, а лишь отсрочит окончательное разрешение конфликта,
периодически приводя к его возобновлению.
Первый же вариант разрешения конфликта схем управления является
предпочтительным, однако, при этом ОГВУ потребуется ввести ряд
227
законодательных актов, регламентирующих взаимодействие отдельных
субъектов ИАР и существенно ограничивающих их самостоятельность
при
формулировании
целей
ИАР,
а
также
сформировать
специализированные органы надзора за деятельностью субъектов ИАР
государственного подчинения.
Выход на рынок информационных услуг таких авторитетных игроков
способен в корне изменить экономическую и социальную ситуацию в
государстве и в мире. Следует отметить, что такая практика на сегодня
присуща лишь тем государствам, где осознана роль информационной
продукции прогностического и оперативного характера в управлении социумом
и мировыми политическими процессами. Например, это относится к ведущим
странам запада и отдельным нелегитимным организациям, действующим на
международной арене (в том числе — международным террористическим
организациям типа террористической сети Аль-Каида, активно использующей
для пропаганды своих целей ТВ канал «Аль-Джезира»).
3.2
ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ ФОРМЫ СУБЪЕКТОВ ИАР
Рассмотрим основные преимущества и недостатки организационных
форм субъектов ИАР, дабы выбор той или иной схемы при их создании не был
произвольным, а носил осознанный, целенаправленный характер.
Шкала
полномочий
Руководитель
Область
деятельности
Рисунок 3.1 — Пример иерархизированной сетевой структуры.
228
Мы уже говорили о том, что по существу любая из организационных
структур может быть квалифицирована как разновидность сетевой
структуры, при этом конкретный ее вид определяется способом управления,
реализуемым в ней. Организационная система с жестким централизованным
управлением в этом случае может быть помещена на одном краю спектра
многообразия форм организационных систем, а децентрализованная система с
плюралистической схемой генерации целей — на другом. Система с жестким
централизованным принципом управления чаще характеризуется как
иерархическая система, что не противоречит сказанному — сетевая система с
приподнятыми узлами и есть иерархия, с тем лишь отличием, что она
располагает высокой избыточностью связей. Однако, по мере оптимизации
структуры и настройки связей, иерархическая система постепенно утрачивает
избыточные связи, сохраняя лишь наиболее существенные для реализации
заданной схемы управления. Децентрализованная же система описывается
как сетевая многосвязная структура и располагает всем многообразием
связей, существуя с
сохранением
избыточности информационной
инфраструктуры управления.
Перейдем к рассмотрению диаметрально противоположных форм
организации системы субъекта ИАО: иерархической (централизованной) и
сетевой многосвязной (плюралистической).
ИЕРАРХИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ С ЖЕСТКИМ УПРАВЛЕНИЕМ
В стационарных условиях (в том числе, и экстремальных, но с
постоянным характером внешних воздействий) иерархические
системы с жестким централизованным принципом управления
обеспечивают наибольшую целевую эффективность и эффективность
расходования ресурсов, управляемость и требуют для функционирования
системы управления меньших объемов информации. За счет этого допускается
экономия на подсистеме телекоммуникационного обеспечения. Параметры
управляющий воздействий и формулировки целей задаются директивным
путем, а самостоятельность элементов сводится к минимуму, что способствует
развитию безынициативности в среде управленцев нижнего уровня и их
неспособности к генерации новых задач, выявлению и разрешению
зарождающихся противоречий. На верхних же уровнях иерархии управления
требования к профессионализму управленцев и экспертов гипертрофированны,
поскольку управление такими системами требует знания обстановки во всех ее
деталях.
За счет сосредоточения в центре всех полномочий на распоряжение
ресурсами обеспечивается высокая мобилизационная готовность, сокращается
время реакции системы на изменение ситуации (если оно было вскрыто
229
нижними уровнями иерархии). Системы такого рода функционируют в режиме
накопления ресурсов, что требуется для сокращения времени реакции и
повышения устойчивости. Системы с жестким централизованным управлением
являются самодостаточными и тяготеют к сокращению массо-энергетического
обмена со средой. С целью обеспечения заданной эффективности управления в
таких системах вводятся специализированные процедуры, снижающие
результативность
внешних
информационных
воздействий.
Это
обеспечивается либо за счет придания элементам системы селективных свойств
(способности отбирать из потока информацию определенного типа), либо за
счет введения специализированных элементов шумоподавления.
В качестве яркого примера такой системы можно рассматривать СССР.
Селективность системы по отношению к информационным воздействиям
обеспечивалась
мошной
системой
идеологической
пропаганды,
а
шумоподавление — за счет изоляции от альтернативных (идеологически
оппозиционных) источников информации. Начиная с середины 1970-х годов, в
больших городах осуществлялась постановка заградительных помех
(глушение) ряда зарубежных радиостанций, таких как Голос Америки, Радио
Свобода и иных, осуществлявших вещание на территорию СССР.
Идеологическая же работа велась со всеми группами населения, но наиболее
интенсивно — с лицами, контактировавшими с информацией, не прошедшей
процедур идеологической адаптации. За счет этого поддерживалась
необходимая ценностная ориентация членов общества, диктуемая классовым
подходом.
Единообразие моделей ценностей в рамках сис